你将学到的
  • PyTorch 基础
  • 搭建卷积神经网络
  • 图像风格迁移
  • NGram 语言模型
  • 机器翻译
  • 简单的数据清洗
  • 迁移学习与普通深度学习区别
  • 反卷积生成图像的实现方法
  • RNN 和 LSTM 模型

深度学习原理与 PyTorch 实战是一本系统介绍深度学习及开源框架 PyTorch 的入门书,于 2019 年 7 月 31 日出版。全书注重实战,每章围绕一个有意思的实战案例展开,不仅循序渐进地讲解了 PyTorch 的基本使用、神经网络的搭建、卷积神经网络和循环神经网络的实现,而且全面深入地介绍了计算机视觉、自然语言处理、迁移学习,以及最新的对抗学习和深度强化学习等前沿技术。本课程是深度学习原理与 PyTorch 实战书籍的配套实践内容。

PyTorch 是由 Facebook 支持的一套深度学习开源框架,相比较 TensorFlow,它更易上手,所以一经推出就广受欢迎。本课程是采用 PyTorch 开源框架进行案例讲解的深度学习课程。同学们可以通过亲自动手实践,学习此系列课程,轻松入门深度学习,学会构造一个图像识别器,生成逼真的图画,让机器理解单词与文本,让机器作曲,教会机器玩游戏,还可以实现一个简单的机器翻译系统。

书籍主要作者集智俱乐部的张江老师,在集智学园亲自开设了 11 门直播课程,讲解本书内容。

图片描述

适合人群

  • 人工智能行业的软件工程师、对人工智能感兴趣的学生,也非常适合作为深度学习培训教程。

课程信息

  • 学习周期:课程有效期 2 个月,2 个月后无法进行在线实验,但可查看文档内容。高级会员有效期内可一直学习,到期后课程失效,且无法查看文档。部分云主机实验环境因成本较高,存在开启次数限制。关于课程退款等相关注意事项说明,请阅读 用户付费协议
  • 版权说明:课程内容为实验楼原创或实验楼在原作者授权下制作。未经书面同意,擅自爬取、转载和再分发课程内容,均将受到严肃追责。
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