AI大模型之深度学习

编辑点评

深入浅出，涵盖PyTorch核心操作，适合初学者进阶。

⭐ 编辑推荐

系统学习深度学习原理，掌握PyTorch实践技能。

视频教程丰富，代码示例详尽，助力AI模型构建。

✨ 课程亮点

课程目录

📁 3.代码
📁 3.代码
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dl_tutorial【全网教程 】.zip [47.4 MB]
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📁 4.视频
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005_激活函数_阶跃、Sigmoid和Tanh【海量视频直达 】.mp4 [64.1 MB]
131_RNN_基本结构和原理【海量IT课程 】.mp4 [31.6 MB]
017_数值微分_求导(全网IT资源 ).mp4 [35.9 MB]
044_学习优化方法_SGD【资源站 】.mp4 [38.8 MB]
025_梯度下降法_超参数的影响【全网教程 】.mp4 [17.6 MB]
137_古诗生成案例_模型训练【精品IT站 】.mp4 [46.4 MB]
078_PyTorch_张量形状操作_增减维度【海量IT课程 】.mp4 [20.2 MB]
128_词向量和词嵌入(优质视频 ).mp4 [28.5 MB]
135_古诗生成案例_创建数据集(全网综合教程 ).mp4 [56.5 MB]
034_反向传播_激活函数层_ReLU【资源站 】.mp4 [33.7 MB]
103_PyTorch深度学习_学习率衰减_等间隔【海量课 】.mp4 [42.5 MB]
070_PyTorch_张量数值计算_哈达玛积和矩阵乘法(海量资源 ).mp4 [29.6 MB]
101_PyTorch深度学习_损失函数_综合测试(全网IT资源 ).mp4 [39.3 MB]
119_CNN_卷积层_API调用和测试【海量资源直达 】.mp4 [56.4 MB]
098_PyTorch深度学习_损失函数_BCE(优质资源).mp4 [32.0 MB]
042_深度神经网络【精品IT资源 】.mp4 [39.8 MB]
130_词嵌入应用和NLP模型【海量IT课程 】.mp4 [57.5 MB]
083_PyTorch_自动微分模块_detach对梯度计算的影响(全网综合教程 ).mp4 [14.3 MB]
126_服装分类案例_模型测试【海量视频直达 】.mp4 [46.7 MB]
112_CNN_基本结构【IT资源认准 】.mp4 [16.7 MB]
060_PyTorch_张量创建_按形状【全网教程 】.mp4 [27.1 MB]
019_数值微分_偏导数和梯度【海量课 】.mp4 [16.5 MB]
031_反向传播_计算图和反向求导(全网IT资源 ).mp4 [54.7 MB]
118_CNN_卷积层_3维数据卷积运算【海量课 】.mp4 [26.7 MB]
089_PyTorch深度学习_激活函数_ReLU【IT资源访问 】.mp4 [12.0 MB]
012_神经网络案例_手写数字识别_具体实现【教程访问 】.mp4 [63.7 MB]
045_学习优化方法_动量法【精品IT资源 】.mp4 [51.9 MB]
105_PyTorch深度学习_AdaGrad和RMSProp【海量IT教程 】.mp4 [32.7 MB]
004_神经网络_感知机和激活函数(全网IT资源站 ).mp4 [19.8 MB]
136_古诗生成案例_创建模型【海量教程直达 】.mp4 [31.2 MB]
114_CNN_卷积层_数学上的卷积(优质资源).mp4 [56.8 MB]
029_梯度下降法_SGD案例_加载数据和定义超参数(优质资源).mp4 [32.4 MB]
061_PyTorch_张量创建_按类型【资源访问 】.mp4 [28.3 MB]
088_PyTorch深度学习_激活函数_Tanh【IT站 】.mp4 [16.4 MB]
104_PyTorch深度学习_学习率衰减_指定间隔和指数衰减(全网综合教程 ).mp4 [24.9 MB]
102_PyTorch深度学习_动量法(全网综合教程 ).mp4 [71.1 MB]
077_PyTorch_张量形状操作_调整形状【IT资源认准 】.mp4 [26.6 MB]
001_课程简介【海量IT资源 】.mp4 [15.9 MB]
097_PyTorch深度学习_使用Sequential创建神经网络【优质IT资源 】.mp4 [42.0 MB]
021_定义神经网络类(全网综合教程 ).mp4 [33.5 MB]
127_NLP概述[海量资源 ].mp4 [64.3 MB]
064_PyTorch_张量创建_随机生成【精品IT站 】.mp4 [23.0 MB]
022_神经网络的梯度计算(全网IT资源 ).mp4 [42.6 MB]
051_学习优化方法_超参数的调节【资源访问 】.mp4 [30.5 MB]
052_参数初始化_常数初始化及其问题【海量资源 】.mp4 [38.5 MB]
109_房价预测案例_模型创建(海量资源).mp4 [22.2 MB]
092_PyTorch深度学习_Dropout层(优质视频 ).mp4 [17.6 MB]
053_参数初始化_Xavier和He初始化【IT资源站 】.mp4 [33.9 MB]
117_CNN_卷积层_步幅和输出形状计算【综合网 】.mp4 [30.3 MB]
062_PyTorch_张量创建_指定区间【全网教程 】.mp4 [23.1 MB]
043_梯度消失和梯度爆炸【精品IT站 】.mp4 [45.0 MB]
009_简单神经网络_信号传递【海量IT课程 】.mp4 [45.5 MB]
081_PyTorch_自动微分模块_梯度计算原理【海量教程直达 】.mp4 [17.3 MB]
079_PyTorch_张量拼接和堆叠【优质IT视频 】.mp4 [25.7 MB]
056_PyTorch_基本介绍(优质资源).mp4 [19.3 MB]
037_反向传播_输出层_基本介绍【精品IT资源站 】.mp4 [30.9 MB]
124_服装分类案例_创建模型【优质IT课程 】.mp4 [43.1 MB]
030_梯度下降法_SGD案例_模型训练和测试【优质IT课程 】.mp4 [63.7 MB]
011_神经网络案例_手写数字识别_整体思路【优质IT资源 】.mp4 [36.4 MB]
018_数值微分_计算切线(全网综合教程 ).mp4 [32.7 MB]
138_古诗生成案例_生成新诗(优质视频 ).mp4 [70.5 MB]
036_反向传播_仿射层Affine【优质IT资源 】.mp4 [81.4 MB]
032_反向传播_链式法则(全网IT资源站 ).mp4 [21.6 MB]
055_正则化_权值衰减和Dropout【全网资源 】.mp4 [27.2 MB]
134_古诗生成案例_数据预处理【海量课 】.mp4 [67.5 MB]
074_PyTorch_张量索引操作_列表索引【优质IT资源 】.mp4 [18.5 MB]
068_PyTorch_张量转换_张量和标量的转换【全网资源 】.mp4 [12.0 MB]
071_PyTorch_节省内存【优质IT资源 】.mp4 [37.5 MB]
014_损失函数_MSE(海量资源 ).mp4 [29.6 MB]
048_学习优化方法_RMSProp(海量资源 ).mp4 [27.5 MB]
090_PyTorch深度学习_激活函数_Softmax(全网综合教程 ).mp4 [19.7 MB]
073_PyTorch_张量索引操作_简单索引和范围索引【优质IT视频 】.mp4 [28.7 MB]
086_PyTorch_线性回归案例_代码实现(优质视频 ).mp4 [88.4 MB]
050_学习优化方法_综合对比【海量资源访问：】.mp4 [83.7 MB]
075_PyTorch_张量索引操作_布尔索引【优质IT课程 】.mp4 [48.0 MB]
006_激活函数_ReLU【教程访问 】.mp4 [19.7 MB]
113_CNN_卷积层_基本介绍[海量资源 ].mp4 [15.1 MB]
132_RNN_API调用(优质资源).mp4 [68.0 MB]
111_房价预测案例_训练模型和测试【精品IT资源站 】.mp4 [70.9 MB]
076_PyTorch_张量形状操作_交换维度【IT站 】.mp4 [23.1 MB]
123_服装分类案例_加载数据集【海量课程 】.mp4 [47.7 MB]
063_PyTorch_张量创建_按数值填充【海量课 】.mp4 [23.0 MB]
066_PyTorch_张量转换_元素数据类型转换【综合网 】.mp4 [18.8 MB]
095_PyTorch深度学习_查看模型结构和参数数量【全网资源 】.mp4 [31.3 MB]
023_梯度下降法_原理和代码实现【海量IT教程 】.mp4 [33.3 MB]
024_梯度下降法案例_求最小值【综合网 】.mp4 [25.5 MB]
087_PyTorch深度学习_激活函数_Sigmoid【全网教程 】.mp4 [45.7 MB]
093_PyTorch深度学习_神经网络搭建【资源访问 】.mp4 [53.8 MB]
107_房价预测案例_数据分析和导入模块【海量资源 】.mp4 [50.1 MB]
040_综合应用案例_手写数字识别_定义网络类(全网综合教程 ).mp4 [69.3 MB]
049_学习优化方法_Adam【资源站 】.mp4 [69.9 MB]
038_反向传播_输出层_原理推导(全网IT资源站 ).mp4 [55.8 MB]
108_房价预测案例_特征工程【海量课 】.mp4 [74.9 MB]
080_PyTorch_自动微分模块_计算梯度基本流程【优质IT资源 】.mp4 [73.1 MB]
122_CNN_深度卷积神经网络(优质资源).mp4 [86.7 MB]
099_PyTorch深度学习_损失函数_CrossEntropyLoss【IT资源站 】.mp4 [41.1 MB]
015_损失函数_交叉熵误差(全网IT资源 ).mp4 [45.1 MB]
082_PyTorch_自动微分模块_分离张量【全网教程 】.mp4 [34.2 MB]
094_PyTorch深度学习_查看模型参数【教程访问 】.mp4 [24.0 MB]
📁 1.笔记
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📁 2.资料
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适合人群

• 深度学习初学者
• PyTorch爱好者
• AI从业者

🎯 学习收获

• 掌握PyTorch基础操作
• 理解深度学习原理
• 提升AI模型构建能力

🎉 祝您学习愉快！