Python入门教程：深度学习与PyTorch实战指南 网易云课堂

编辑点评

系统讲解PyTorch，涵盖深度学习核心算法，实战项目丰富，适合进阶学习。

⭐ 编辑推荐

深度学习实战指南，PyTorch深度解析，从基础到进阶。

✨ 课程亮点

课程目录

📁 11.CIFAR10与ResNet实战
64.lesson44-数据增强Data Argumentation.mp4 [46.8 MB]
📁 07.感知机梯度传播推导
34.lesson20 閾惧紡娉曞垯.mp4 [39.9 MB]
32.lesson19 单一输出感知机1.mp4 [47.4 MB]
35.lesson21 鍙嶅悜浼犳挱.mp4 [82.0 MB]
📁 13.对抗生成网络GAN
84.lesson62-G和D实现.mp4 [17.3 MB]
77.lesson55-画家的成长历程.mp4 [28.9 MB]
87.lesson65-WGAN-GP实战.mp4 [36.3 MB]
85.lesson63-GAN实战.mp4 [33.3 MB]
76.lesson54-数据分布.mp4 [17.4 MB]
📁 08.多层感知机与分类器
41.lesson28 激活函数与GPU加速.mp4 [39.6 MB]
40.lesson27 全连接层.mp4 [52.1 MB]
39.lesson26 多分类实战.mp4 [35.0 MB]
📁 02.开发环境准备
2.lesson2-开发环境准备.mp4 [54.5 MB]
📁 12.循环神经网络RNN&LSTM
69.lesson48-RNN Layer使用-2.mp4 [29.9 MB]
72.lesson51-LSTM原理-1.mp4 [33.0 MB]
73.lesson51-LSTM原理-2.mp4 [45.7 MB]
66.lesson47-RNN原理-1.mp4 [28.4 MB]
67.lesson47-RNN原理-2.mp4 [34.9 MB]
75.lesson53-情感分类实战.mp4 [68.6 MB]
70.lesson49-时间序列预测.mp4 [53.3 MB]
68.lesson48-RNN Layer使用-1.mp4 [34.2 MB]
65.lesson46-时间序列表示.mp4 [53.5 MB]
74.lesson52-LSTM Layer使用.mp4 [28.4 MB]
📁 01.深度学习框架介绍
📁 05.张量高阶操作
23.lesson13 数据统计1.mp4 [39.9 MB]
21.lesson11 合并与切割2.mp4 [30.8 MB]
24.lesson13 数据统计2.mp4 [54.7 MB]
20.lesson11 合并与切割1.mp4 [46.8 MB]
22.lesson12 鍩烘湰杩愮畻.mp4 [67.1 MB]
📁 10.卷积神经网络CNN
53.lesson38-卷积神经网络-2.mp4 [62.9 MB]
54.lesson38-卷积神经网络-3.mp4 [35.5 MB]
50.lesson37-浠€涔堟槸鍗风Н-1.mp4 [62.8 MB]
52.lesson38-卷积神经网络-1.mp4 [41.4 MB]
51.lesson37-浠€涔堟槸鍗风Н-2.mp4 [39.6 MB]
📁 04.Pytorch张量操作
09.lesson6 基本数据类型2.mp4 [28.2 MB]
08.lesson6 基本数据类型1.mp4 [54.4 MB]
📁 06.随机梯度下降
26.lesson16 浠€涔堟槸姊害1.mp4 [69.2 MB]
27.lesson16 浠€涔堟槸姊害2.mp4 [43.3 MB]
31.lesson18 激活函数及其梯度3.mp4 [65.3 MB]
30.lesson18 激活函数及其梯度2.mp4 [44.4 MB]
29.lesson18 激活函数及其梯度1.mp4 [45.5 MB]
📁 09.过拟合
48.lesson34-鍔ㄩ噺涓巐r琛板噺.mp4 [51.5 MB]
45.lesson32-Train-Val-Test-浜ゅ弶楠岃瘉-1.mp4 [45.9 MB]
46.lesson32-Train-Val-Test-浜ゅ弶楠岃瘉-2.mp4 [32.3 MB]
44.lesson31-过拟合与欠拟合.mp4 [42.5 MB]
📁 03.初见深度学习
3.lesson3-鍒濇帰Linear Regression妗堜緥-1.mp4 [71.9 MB]
7.lesson5 -手写数字问题引入2.mp4 [21.0 MB]
4.lesson3-鍒濇帰Linear Regression妗堜緥-2.mp4 [43.1 MB]
6.lesson5 -手写数字问题引入1.mp4 [36.7 MB]

适合人群

• 深度学习爱好者
• PyTorch初学者
• 进阶学习人员

🎯 学习收获

• 掌握PyTorch框架
• 精通深度学习算法
• 完成深度学习项目

🎉 祝您学习愉快！