零基础AI入门实战(深度学习+Pytorch)，AI必备基础

课程目录：

1. 课程介绍
– 了解课程内容和学习目标。

2. 神经网络任务分析
– 分析神经网络需要完成的任务，为学习打下基础。

3. 模型更新方法解读
– 解读模型更新的方法和原理，掌握模型优化技巧。

4. 损失函数计算方法
– 学习损失函数的计算方法，了解评估模型效果的标准。

5. 前向传播流程解读
– 深入解析神经网络前向传播的流程和原理。

6. 反向传播演示
– 实地演示反向传播的过程，加深理解和掌握技巧。

7. 神经网络架构拆解
– 详细解析神经网络的整体架构，理清各部分功能和作用。

8. 效果可视化分析
– 利用可视化工具分析神经网络效果，优化模型性能。

9. 神经元个数的作用
– 探讨神经元个数对模型效果的影响，优化网络结构。

10. 预处理与dropout
– 学习数据预处理和dropout技术，提高模型泛化能力。

11-25. 卷积神经网络及应用
– 逐步解析卷积神经网络的原理和应用，实现图像处理任务。

26-32. PyTorch框架及数据处理
– 深入了解PyTorch框架和数据处理方法，搭建和训练模型。

33-45. 深度学习模型训练
– 学习深度学习模型的训练流程和技巧，提高模型效果。

46-60. 文本数据处理与训练
– 探讨文本数据处理和训练技巧，应用于自然语言处理任务。

61-69. 模型部署与服务
– 学习模型部署和服务端处理，实现模型在实际场景中的应用。

70-76. 视觉transformer模型
– 分析视觉transformer模型的原理和实现方法，应用于图像处理。

77. 项目源码调试与实践
– 演示项目源码的调试过程，帮助学员理解和应用所学知识。