零基础AI实战入门（深度学习与Pytorch） 简单易懂/零基础学习/实战案例/跨领域技能提升

从零基础出发，深入探索AI实战课程（包含深度学习和PyTorch），内容通俗易懂，专为零基础学习者设计，通过实际案例提升跨专业能力。

课程大纲

001-课程概述.mp4

002-1-解析神经网络的任务.mp4

003-2-模型更新机制详解.mp4

004-3-损失函数的计算方法.mp4

005-4-前向传播流程解析.mp4

006-5-反向传播演示.mp4

007-6-全面拆解神经网络架构.mp4

008-7-神经网络效果的可视化分析.mp4

009-8-神经元数量的影响.mp4

010-9-数据预处理与dropout的作用.mp4

011-1-卷积神经网络概览.mp4

012-2-卷积任务的解析.mp4

013-3-卷积计算过程详解.mp4

014-4-网络层次结构的作用.mp4

015-5-参数共享的重要性.mp4

016-6-池化层的作用和效果.mp4

017-7-整体网络结构解析.mp4

018-8-经典网络架构简介.mp4

019-1-RNN网络结构与相关问题.mp4

020-2-注意力机制的历史故事.mp4

021-3-self-attention要解决的挑战.mp4

022-4-键值对（KV）的来源及作用.mp4

023-5-多头注意力机制的效果.mp4

024-6-位置编码与解码器的作用.mp4

025-7-总体架构总结.mp4

026-8-BERT训练模式解析.mp4

027-1-PyTorch框架与其他框架的比较.mp4

028-2-CPU和GPU版本的安装解读.mp4

029-1-数据集与任务总览.mp4

030-2-基本模块应用测试.mp4

031-3-网络结构的定义方法.mp4

032-4-数据源基本定义.mp4

033-5-损失与训练模块的分析.mp4

034-6-训练基础分类模型.mp4

035-7-参数对效果的影响.mp4

036-1-任务及数据集解读.mp4

037-2-参数初始化的操作解析.mp4

038-3-训练流程示例.mp4

039-4-模型学习与预测过程.mp4

040-1-输入特征通道的分析.mp4

041-2-卷积网络参数详解.mp4

042-3-卷积网络模型的训练.mp4

043-1-任务分析与图像数据处理.mp4

044-2-数据增强模块.mp4

045-3-数据集与模型的选择.mp4

046-4-迁移学习方法的解析.mp4

047-5-输出层及其复杂度设置.mp4

048-6-输出类别数量的调整.mp4

049-7-优化器与学习率衰减机制.mp4

050-8-模型的训练方法.mp4

051-9-重新训练所有模型.mp4

052-10-测试结果演示与分析.mp4

053-4-实用Dataloader进行数据裁剪与模型训练.mp4

054-1-Dataloader任务分析.mp4

055-2-图像数据与标签路径处理.mp4

056-3-Dataloader中实现的方法解析.mp4

057-1-数据集与任务目标分析.mp4

058-2-文本数据处理流程解析.mp4

059-3-命令行参数与调试.mp4

060-4-模型训练所需的配置参数分析.mp4

061-5-训练数据与特征切分.mp4

062-6-字符预处理与ID转换.mp4

063-7-LSTM网络结构的基本定义.mp4

064-8-网络模型预测结果的输出.mp4

065-9-模型训练任务总结.mp4

066-1-基础结构与训练完毕模型的整合.mp4

067-2-服务端处理与预测统计.mp4

068-3-基于Flask的模型预测结果测试.mp4

069-1-视觉transformer任务解读.mp4

070-1-项目源码的准备.mp4

071-2-源码调试演示.mp4

072-3-Embedding模块的实现方法.mp4

073-4-分块任务解析.mp4

074-5-QKV计算方法详解.mp4

075-6-特征加权与分配.mp4

076-7-完成前向传播过程.mp4

077-8-损失计算与模型训练.mp4