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标题: PyTorch入门到进阶-实战计算机视觉与自然语言处理项目- [打印本页]

作者: admin 时间: 2024-5-10 00:37
标题: PyTorch入门到进阶-实战计算机视觉与自然语言处理项目-
PyTorch入门到进阶，实战计算机视觉与自然语言处理
理论基础+技术讲解+实战开发，掌握PyTorch框架

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PyTorch是深度学习的主流框架之一，新手入门相对容易。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，带大家较平稳地入门深度学习领域。

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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
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
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

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