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網易雲課堂獨家 | 基於PyTorch實現的《深度學習》

很多人找我咨詢會帶著迷茫的眼神問我:廖老師,我想入門深度學習,我是應該選擇PyTorch還是TensorFlow?

一般我都會直接告訴他,PyTorch。不是因為我自己研究的就是PyTorch,而是因為PyTorch比TensorFlow容易的多。

為什麼要選擇PyTorch?

PyTorch其最大的特點是不同於TensorFlow的靜態圖結構,他是一個動態圖的機制,debug非常方便,能夠構建很靈活的網絡結構。本質上是Numpy的替代者,而且支持GPU、帶有高級功能,可以用來搭建和訓練深度神經網絡。如果你熟悉Python、Numpy以及常見的深度學習概念(捲積層、迴圈層、SGD等),會非常容易上手。

而TensorFlow則可以看成是一個嵌入Python的編程語言。你寫的TensorFlow代碼會被Python編譯成一張圖,然後由TensorFlow執行引擎運行。我見過好多新手,因為這個增加的間接層而困擾。也正是因為同樣的原因,TensorFlow有一些額外的概念需要學習,例如會話、圖、變數作用域(variable scoping)、占位符等。你的入門門檻會大大增加。

所以優先選擇PyTorch。搭建神經網絡比較方便。同時更有利於研究人員、愛好者、小規模專案等快速搞出原型。

我是國內最早接觸PyTorch的一批人,一直在知乎和自己的GitHub上發表基於PyTorch框架的技術文章,2017年,我出版了我的第一本PyTorch系列教材,在噹噹網首發,銷量一直居於前三。目前正在對教材進行第二版本的升級中。

我當時也是從小白開始,一直到現在,都在PyTorch領域深耕,我相信這種快速簡易能搭建神經網絡的PyTorch框架,在未來會是更多在校學生和小白用戶的優先選擇。

為了讓更多人能體會PyTorch的魅力,我攜手深度之眼打造了全套系統的《深度學習》教學課程,全部基於PyTorch實現。從環境部署配置到實現企業級專案,讓大家系統的學習PyTorch,感受深度學習的魅力。

 

《深度學習理論與實戰》基於PyTorch實現

91節課時入門+進階

視頻講解+圖文拓展+代碼實踐+專案實戰

教學導師
BAT企業AI研究院視覺演算法專家
曾就職於計算機視覺獨角獸企業
GitHub Followers 1000+,知乎粉絲10000+
《深度學習之PyTorch》作者

教學大綱

 

 第一階段 預備內容

  • 深度學習概論
  • 代碼版本控制和托管平臺Github簡介
  • Python、CUDA、深度學習框架、Jupyter安裝和環境配置
  • 編程語言Python基礎

第二階段 神經網絡

  • 監督學習,非監督學習和強化學習簡介
  • 線性模型、梯度下降
  • Logistic 回歸
  • 多層神經網絡
  • 多分類問題
  • 深層神經網絡
  • 反向傳播演算法
  • 優化演算法
  • 專案:使用神經網絡預測房價

第三階段 捲積神經網絡

  • 捲積神經網絡出現的背景和應用場景

  • 捲積神經網絡基礎

  • 捲積神經網絡的框架實現

  • 經典捲積神經網絡:AlexNet

  • 經典捲積神經網絡:VGG

  • 經典捲積神經網絡:GoogLeNet

  • 經典捲積神經網絡:ResNet

  • 經典捲積神經網絡:DenseNet

  • 訓練捲積神經網絡

  • 專案:駕駛員狀態識別

     

第四階段 迴圈神經網絡

  • 迴圈神經網絡基礎
  • 迴圈神經網絡的變式:LSTM 和 GRU
  • 迴圈神經網絡對圖像分類的處理
  • 迴圈神經網絡對時間序列分析的處理
  • 迴圈神經網絡對自然語言處理的處理
  • 專案:用RNN生成古詩

 

第五階段:生成對抗網絡

  • 生成對抗網絡
  • 深度生成對抗網絡
  • 自動編碼器
  • 變分自動編碼器
  • 專案:用GAN生成人臉

 

第六階段 強化學習

  • 強化學習基礎
  • Q Learning演算法
  • 深度Q網絡
  • 畢業專案

    (更多詳細內容可上網易雲課堂查閱目錄)

     

 

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