深度学习与PyTorch实战
共44课时
4,387
准备进军Ai的同学们,熟悉Python,热衷于NLP与CV相关领域
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AI工程师
ChatGPT 爆火,AI 大模型百花齐放,标志着“强人工智能”已来。这一次人工智能领域的进展,完全不同于 80 年代的理论学习,也远远超越了 2012 年深度神经网络的意义,它会变成一场席卷全世界的风暴。极客时间联合CSDN,找到AI行业中的佼佼者,如bothub创始人徐文浩、新加坡科研局首席研究院等,共同推出《AI工程师》领域卡,一次解锁多位大牛讲师的独家经验。
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唐宇迪
计算机博士,专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验,实现过包括人脸识别,物体识别,关键点检测等多种应用的新算法。
参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解经验,出品多套机器学习与深度学习系列课程,课程生动形象,风格通俗易懂。
课程概述
课程介绍
系列课程包括深度学习中经典网络架构,结合计算机视觉与自然语言处理两大核心模块展开原理分析与项目实战。通俗讲解深度学习中两大经典网络架构CNN与RNN模型,结合当下最主流PyTorch框架进行实战演练,选择当下NLP与CV中经典项目与解决方案,全部基于真实数据集,结合项目源码展开网络架构分析与实例应用。课程风格通俗易懂,用最接地气的方式带领同学们进军Ai,提供全部课程所需数据与项目源码。
适用人群
准备进军Ai的同学们,熟悉Python,热衷于NLP与CV相关领域课程目录
- 神经网络原理解读与整体架构分析神经网络原理解读与整体架构分析1时32分6秒 2019-12-30 试读
- 2卷积神经网络解读卷积神经网络解读1时21分1秒 2020-01-06 试读
- 3PyTorch框架实战神经网络PyTorch框架实战神经网络1时23分29秒 2020-01-06 试读
- 4PyTorch图像识别实战PyTorch图像识别实战1时29分45秒 2020-01-17
- 5RNN与word2vec模型RNN与word2vec模型1时32分9秒 2020-01-17
- 6BERT模型解读BERT模型解读1时30分45秒 2020-01-17
- 7BERT训练与对抗生成网络BERT训练与对抗生成网络1时12分46秒 2020-01-19
BERT原理解读(重录清晰版)
- 11-BERT任务目标概述1-BERT任务目标概述5分27秒 2020-01-30
- 22-传统解决方案遇到的问题2-传统解决方案遇到的问题11分9秒 2020-01-30
- 33-注意力机制的作用3-注意力机制的作用6分57秒 2020-01-30
- 44-self-attention计算方法4-self-attention计算方法11分25秒 2020-01-30
- 55-特征分配与softmax机制5-特征分配与softmax机制9分20秒 2020-01-30
- 66-Multi-head的作用6-Multi-head的作用9分9秒 2020-01-30
- 77-位置编码与多层堆叠7-位置编码与多层堆叠7分18秒 2020-01-30
- 88-transformer整体架构梳理8-transformer整体架构梳理10分58秒 2020-01-30
- 99-BERT模型训练方法9-BERT模型训练方法9分38秒 2020-01-30
- 1010-训练实例10-训练实例9分47秒 2020-01-30
BERT源码解读
- 11-BERT开源项目简介1-BERT开源项目简介7分35秒 2020-01-30
- 22-项目参数配置2-项目参数配置12分9秒 2020-01-30
- 33-数据读取模块3-数据读取模块7分41秒 2020-01-30
- 44-数据预处理模块4-数据预处理模块9分37秒 2020-01-30
- 55-tfrecord数据源制作5-tfrecord数据源制作11分36秒 2020-01-30
- 66-Embedding层的作用6-Embedding层的作用7分29秒 2020-01-30
- 77-加入额外编码特征7-加入额外编码特征9分23秒 2020-01-30
- 88-加入位置编码特征8-加入位置编码特征5分12秒 2020-01-30
- 99-mask机制的作用9-mask机制的作用8分50秒 2020-01-30
- 1010-构建QKV矩阵10-构建QKV矩阵12分38秒 2020-01-30
- 1111-完成Transformer模块构建11-完成Transformer模块构建9分56秒 2020-01-30
- 1212-训练BERT模型12-训练BERT模型8分51秒 2020-01-30
MaskRcnn源码解读
- 1Mask-Rcnn开源项目简介Mask-Rcnn开源项目简介8分55秒 2020-01-30
- 2开源项目数据集开源项目数据集5分40秒 2020-01-30
- 3参数配置参数配置12分7秒 2020-01-30
- 4FPN层特征提取原理解读FPN层特征提取原理解读13分17秒 2020-01-30
- 5FPN网络架构实现解读FPN网络架构实现解读11分57秒 2020-01-30
- 6生成框比例设置生成框比例设置7分35秒 2020-01-30
- 7基于不同尺度特征图生成所有框基于不同尺度特征图生成所有框8分24秒 2020-01-30
- 8RPN层的作用与实现解读RPN层的作用与实现解读9分31秒 2020-01-30
- 9候选框过滤方法候选框过滤方法5分46秒 2020-01-30
- 10Proposal层实现方法Proposal层实现方法8分15秒 2020-01-30
- 11DetectionTarget层的作用DetectionTarget层的作用7分52秒 2020-01-30
- 12正负样本选择与标签定义正负样本选择与标签定义5分34秒 2020-01-30
- 13RoiPooling层的作用与目的RoiPooling层的作用与目的9分55秒 2020-01-30
- 14RorAlign操作的效果RorAlign操作的效果7分22秒 2020-01-30
- 15整体框架回顾整体框架回顾9分15秒 2020-01-30