推薦一門由UDACITY分享的免費課程《PyTorch深度學習實戰》課程,文末附課程地址連結。
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路。透過編碼練習和實現最先進的AI應用程式(如風格遷移(Style transfer)和文字生成(Text Generation))的專案,您將獲得PyTorch的寶貴實踐經驗。
課程資訊
課程目錄
第1課 深度學習簡介
· 探索深度學習的基本概念,如神經網路和梯度下降
· 在NumPy中實現神經網路,並使用梯度下降法,基於課堂中程式設計實踐練習對其進行訓練
· 建立神經網路以預測學生入學率(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路,以對服裝影象進行分類
· 透過一組Jupyter Notebooks來學習PyTorch的主要介面
· 載入預先訓練的神經網路以構建最先進的影象分類器
第4課 摺積神經網路
· 使用PyTorch構建摺積神經網路,應用於計算機視覺應用
· 訓練摺積網路,從狗的影象中分類狗的品種
第5課 風格轉移
· 使用預先訓練的摺積網路,將一個影象的樣式與另一個影象的內容融合起來建立一種新的藝術風格
· 復現論文“A Neural Algorithm of Artistic Style”,Leon A. Gatys,Alexander S. Ecker,Matthias Bethge
第6課 遞迴神經網路
· 使用PyTorch構建迴圈神經網路,可以從自然語言等順序資料中學習
· 實現一個網路,從託爾斯泰著作《安娜卡列尼娜》中學習,以生成基於小說的新的文字
第7課 自然語言分類
· 使用PyTorch實現可以對文字進行分類的迴圈神經網路
· 使用您的網路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路以在生產環境中進行部署
課程地址
課程連結:https://in.udacity.com/course/deep-learning-pytorch–ud188
往期精彩內容推薦
人工智慧/深度學習近30年發展簡史-Yoshua Bengio
10月最新-深度強化學習聖經-《Reinforcement Learning-第二版》
2018-CUDA程式設計精品教材分享《基於GPU-多核-叢集等並行化程式設計》
深度學習模型-13 遷移學習(Transfer Learning)技術概述
VAE基礎:LVM、MAP、EM、MCMC、Variational Inference(VI)
模型彙總16 各類Seq2Seq模型對比及《Attention Is All You Need》中技術詳解
最佳化策略5 Label Smoothing Regularization_LSR原理分析
DeepLearning_NLP
深度學習與NLP
商務合作請聯絡微訊號:lqfarmerlq