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PyTorch入门到进阶
实战计算机视觉与自然语言处理项目

理论基础+技术讲解+实战开发,快速掌握PyTorch框架

PyTorch入门到进阶 实战计算机视觉与自然语言处理项目

难度 中级 时长 26小时30分钟 学习人数 167 综合评分 10.00

PyTorch入门到进阶 实战计算机视觉与自然语言处理项目

¥499.00

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PyTorch入门到进阶 实战计算机视觉与自然语言处理项目
PyTorch是目前深度学习的主流框架之一,它有着成熟的生态、大量开源的源码以及最新的模型,无论学术研究还是工程落地,PyTorch都是主流选择。同时,PyTorch比其他深度学习框架更易学,也是新手入门的好选择。本课程将算法、模型和基础理论知识进行有机结合,结合多个不同的CV与NLP实战项目,帮助大家掌握PyTorch框架的基础知识和使用方法,并学会利用PyTorch框架解决实际问题。通过本课程,可以较平稳地快速入门深度学习领域,初步掌握解决深度学习基础问题的关键性技能。
会写代码的好厨师

资深机器学习工程师

课程预览

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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

环境参数

  • Pytorch 1.5
  • Torchvision 0.6.0
  • ubuntu 16.04
  • Cuda 10.1
  • cuDNN 7.6.5
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