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(免費精品課程分享)-PyTorch深度學習實戰

    推薦一門由UDACITY分享的免費課程《PyTorch深度學習實戰》課程,文末附課程地址鏈接。


課程介紹

    在本課程中,您將學習深度學習的基礎知識,並使用PyTorch構建您自己的深度神經網絡。通過編碼練習和實現最先進的AI應用程式(如風格遷移(Style transfer)和文本生成(Text Generation))的專案,您將獲得PyTorch的寶貴實踐經驗。


課程信息

課程目錄


第1課 深度學習簡介

    · 探索深度學習的基本概念,如神經網絡和梯度下降

    · 在NumPy中實現神經網絡,並使用梯度下降法,基於課堂中編程實踐練習對其進行訓練

    · 建立神經網絡以預測學生入學率(Students Admissions)


第2課 PyTorch簡介

    · 由PyTorch的創造者Soumith Chintala講解,該框架是如何形成的,現在那些地方正在使用它,以及它如何改變深度學習的未來


第3課 使用PyTorch進行深度學習

    · 使用PyTorch構建您的第一個神經網絡,以對服裝圖像進行分類

    · 通過一組Jupyter Notebooks來學習PyTorch的主要接口

    · 加載預先訓練的神經網絡以構建最先進的圖像分類器


第4課 捲積神經網絡

    · 使用PyTorch構建捲積神經網絡,應用於計算機視覺應用

    · 訓練捲積網絡,從狗的圖像中分類狗的品種


第5課 風格轉移

    · 使用預先訓練的捲積網絡,將一個圖像的樣式與另一個圖像的內容融合起來創建一種新的藝術風格

    · 復現論文“A Neural Algorithm of Artistic Style”,Leon A. Gatys,Alexander S. Ecker,Matthias Bethge


第6課 遞迴神經網絡

    · 使用PyTorch構建迴圈神經網絡,可以從自然語言等順序資料中學習

    · 實現一個網絡,從托爾斯泰著作《安娜卡列尼娜》中學習,以生成基於小說的新的文本


第7課 自然語言分類

    · 使用PyTorch實現可以對文本進行分類的迴圈神經網絡

    · 使用您的網絡預測電影評論的情緒


第8課 使用PyTorch進行部署

    · Soumith Chintala教您如何使用PyTorch部署深度學習模型

    · 構建聊天機器人並編譯網絡以在生產環境中進行部署

課程地址

    課程鏈接:https://in.udacity.com/course/deep-learning-pytorch–ud188

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