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PyTorch入门到进阶,实战计算机视觉与自然语言处理

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发表于 2022-5-18 00:18:35 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
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                这是一门精心设计的PyTorch入门+进阶课
                总结多年学术+从业经验,提炼精华,为希望进入深度学习领域的同学而设
               
                    
                    
                    
                    
               
            
        
   
   
        
            
                体系化设计课程内容,带给你更贴心的学习体验
                从基础到进阶,由易到难,学起来更有成就感,更有坚持的动力
               
            
        
   
   
        
            
                多个计算机视觉、自然语言处理实战案例、掌握同类型项目开发
                实现这些算法领域经典应用案例,获得丰富的工程经验与思维提升
               
                    
                        计算机视觉(CV)任务
                        自然语言处理(NLP)任务
                    
                    
                        
                                                                                    
                                    
                                       
                                            
                                            Pytorch搭建神经网络核心模块 / 简单神经网络结构 / 分类问题与回归问题 / 分类损失与回归损失
                                       
                                    
                                
                                                            
                                    
                                       
                                            
                                            标准卷积神经网络:VGGNet、ResNet / 轻量型卷积神经网络:MobilenetV1 / Attention结构:SeResNet /
Inception结构:InceptionV1 / 交叉熵损失函数 / Adam优化器等
                                       
                                    
                                
                                                            
                                    
                                       
                                            
                                            经典检测模型:SSD、FasterRCNN、YOLO / 目标(通用物体,文字,人脸,倾斜目标)检测算法概述 /
Anchor-free / Mmdetection / Detectron及Detectron2
                                       
                                    
                                
                                                            
                                    
                                       
                                            
                                            语义分割、实例分割和全景分割算法综述(Unet、MaskRCNN、PointRend等)/ One-stage 实例分割算法
(YOLACT++、S4Net、SOLO)/ Pytorch-MaskRCNN模型训练
                                       
                                    
                                
                                                            
                                    
                                       
                                            
                                            生成对抗网络概念 / GAN网络发展历程和最新进展 / 超分辨率重构 / 图像降噪&生成 / CycleGAN、pixel to pixel等
模型 / Pytorch-GAN 实现图像风格化
                                       
                                    
                                
                                                            
                                    
                                       
                                            
                                            RNN、LSTM等循环神经网络结构 / 序列问题与数据表示方法 / 词向量 / 情感分类技术发展现状 /
LSTM搭建情感分类网络
                                       
                                    
                                
                                                            
                                    
                                       
                                            
                                            Seq2Seq / Attention机制 / Transformer结构 / 机器翻译技术发展现状 / Seq2seq+Attention解决机器翻译问题
                                       
                                    
                                
                                                   
                    
                    
                    
                    
               
                在项目成型的过程中,带你熟悉企业项目的开发流程
               
                    项目预研(技术梳理)→方案设定(算法选型)→数据准备+数据清洗→模型环境搭建→模型搭建→
                    基线模型训练和测试→模型优化(包含裁剪和压缩)→模型测试→模型上线
               
            
        
   
   
        
            
            
                    学员专享增值服务
                    
                        
                           
                                
                                    
                                       
                                    
                                
                                
                                    问答专区
                                    关于课程的问题都可在问答区随时提问,讲师会
进行集中答疑
                                
                           
                        
                        
                           
                                
                                    
                                       
                                    
                                
                                
                                    源码开放
                                    课程案例代码完全开放给你,你可以根据所学
知识,自行修改、优化
                                
                           
                        
                    
               
               
                    
                        适合人群
                        
                            想转行到深度学习方向的工程师;
                            学习了理论但欠缺实践的深度学习starter;
                            有志于、感兴趣深度学习的爱好者们;
                            想快速做实验完成研究任务毕设任务的同学们;
                        
                    
                    
                        技术储备要求
                        
                            机器学习相关基本概念;
                            Python3编程语言;
                            Ubuntu基本使用知识;
                        
                    
               
            
        
   
                               
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