0基本 AI新手入门实战演练(深度神经网络 Pytorch) 浅显易懂/0基础入门/实例实战演练/跨专…

0基本 AI新手入门实战演练(深度神经网络 Pytorch) 浅显易懂/0基础入门/实例实战演练/转专业提高

课程大纲

001-课程简介.mp4

002-1-神经元网络要解决的问题剖析.mp4

003-2-实体模型升级方式讲解.mp4

004-3-交叉熵计算方式.mp4

005-4-前向传指步骤讲解.mp4

006-5-反方向传指演试mp4

007-6-神经元网络整体框架详尽拆卸.mp4

008-7-神经元网络实际效果大数据可视化.mp

009-8-神经细胞数量的功效.mp4

010-9-预备处理与dropout的功效.mp4

011-1-神经网络简述剖析.mp4

012-2-卷积和要解决的问题讲解.mp4

013-3-卷积计算详尽步骤江示.mp4

014-4-层级结梅的功效.mp4

015-5-参数共享的功效.mp4

016-6-池化层的作用与数果.mp4

017-7-总体网络架构架构分析.mp4

018-8-传统网络结构简述mp4

019-1-RNN网络架构原理和难题mp4

020-2-专注力构造历史典故详细介绍.mp4

021-3-self-attention需要解决的问题mg4

022-4-0KV的柔源和作用.mp4

023-5-双头注意机制的值果.mp4

024-6-位置编码与视频解码器.mp4

025-7-整体框架汇总.mp4

026-8-BERT训练方法剖析.mg4

027-1-PyTorch架构与其它架构差别剖析.mp4

028-2-CPU与GPU版本号安装步骤讲解mp

029-1-数据与任务简述.mp4

030-2-基本上控制模块测试验证.mp4

031-3-网络架构定义方法.mp4

032-4-数据库界定介绍.mp4

033-5-损实与训练控制模块剖析.mp

034-6-练习一个基本的分类算法mp

035-7-主要参数对结果产生的影响.mp4

036-1-每日任务与数据理解.mp4

037-2-参数初始化实际操作讲解.m4

038-3-练习步骤案例.mp4

039-4-实体模型学习培训与预测.mp4

040-1-键入特点安全通道剖析.mp4

041-2-卷积网络主要参数讲解.m4

042-3-卷积网络模型推理.mp4

043-1-任务说明与图像信息基本处理mp4

044-2-数据增强控制模块.mp4

045-3-数据与模型选择.mp4

046-4-迁移学习方式讲解.mp4

047-5-输出层与棵度设定.mp4

048-6-导出类型数量改动.mp4

049-7-优化器与学习率损耗.mp4

050-8-模型推理方式.mp4

051-9-再次练习所有实体模型.mp4

052-10-检测结果演试剖析.mp4

053-4-好用Dataloader加裁数据信息并训练算法mp

054-1-Dataloader要解决的问题剖析.mp4

055-2-图博教据与标识途径解决.mp4

056-3-Dataloader中需要实现的办法剖析.mp4

057-1-数据与任务目标分析.mp4

058-2-文字数据处理方法基本上流程分析.mp4

059-3-argv与DEBUG.mp4

060-4-训练算法需要基本上配置信息剖析.mp4

061-5-意料表与学特分割.mp4

062-6-标识符预备处理变换ID.mp4

063-7-LSTM网络架构基本上界定.mp4

064-8-互联网模型预测结论导出.mp4

065-9-模型推理每日任务与总结.mp4

066-1-结构特点与训练好一点的实体模型加款.mp4

067-2-服务器端解决与预测国数.mp4

068-3-根据Flask测试模型预测结果.mp4

069-1-视觉效果transformer要解决的问题讲解.mp4

070-1-项目源码提前准备.mp4

071-2-源代码DEBUG演试mp4

072-3-Embedding控制模块完成方式.mp4

073-4-分层要解决的问题.mp4

074-5-QKV计算方式.mp4

075-6-特点权重计算分派.mp4

076-7-进行前向计算.mp4

077-8-损害计算与练习mp4