PyTorch入门到进阶 实战计算机视觉与自然语言处理项目
会写代码的好厨师 | 资深机器学习工程师
理论基础+技术讲解+实战开发,掌握PyTorch框架
¥499
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。
会写代码的好厨师
讲师资深机器学习工程师
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
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
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
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
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
适合人群
想转行到深度学习方向的工程师;
学习了理论但欠缺实践的深度学习starter;
有志于、感兴趣深度学习的爱好者们;
想快速做实验完成研究任务毕设任务的同学们;
技术储备要求
机器学习相关基本概念;
Python3编程语言;
Ubuntu基本使用知识;
课程服务
课程讲师
会写代码的好厨师
资深机器学习工程师
同济大学计算机专业硕士,曾先后就职于香港理工大学RA、海康威视研究院担任计算机视觉方向算法工程师,目前就职于创业公司任首席科学家,负责公司AI产品中系列图像算法研发。曾发表多篇SCI、EI学术论文,申请多项国家专利,参与多项图像、自然语言项目相关课题研发工作,在计算机视觉领域具有深厚的专业知识和工程开发经验。
评价评分9.74
目前为止,感觉介绍得挺好的。比如广播机制这里,看网上互相抄袭的笔记真的毫无收获,但视频里老师讲得比较简单,而且容易就get到了。
05-11
老师的水平很高,讲解很清楚,群里也很活跃,还会继续支持老师课程的
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内容实用
9.78
通俗易懂
9.69
逻辑清晰
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11-10
目前为止,感觉介绍得挺好的。比如广播机制这里,看网上互相抄袭的笔记真的毫无收获,但视频里老师讲得比较简单,而且容易就get到了。
05-11
老师的水平很高,讲解很清楚,群里也很活跃,还会继续支持老师课程的
07-10
有一些传统机器学习的基础再看这个课会有很深刻的体会
06-15
Tensorflow学习了好几门课,然后过来看看Pytorch的使用以便能看懂更多不同框架下的代码。课程安排基本与Tensorflow的方式是相似的,挺适合Pytorch以及机器学习的入门者。美中不足的是课件内容不够详细,希望可以一边讲解的同时将一些细节的内容展现在ppt上。
06-11
老师讲的逻辑清晰,简单易懂。 如果能配套MAC 系统就更好了
12-12
讲的很一般,英语尤其烂,我就问你什么时候True的发音成了chu si?
09-08
老师实战内容讲的很好。但理论知识感觉老师讲的还是比较不够深
03-30
好评!!!!好评!!!!好评!!!!好评!!!!好评!!!!好评!!!!
12-07
我觉得讲的挺好的,平时在用,学这个就当是过一遍知识点了,不过还是要靠自己,不会的多查一查文档,老师只是引进门
11-15
老师讲解的很好,就是不太适应Linux系统
06-23
老师讲课内容很ok,但是实战类课程还是希望老师出一个大型的实战比如SSD从0开始自己搭建。目标检测部分直接讲的框架,感觉对于不是搞目标检测的同学用处不大。还是希望老师能教给我们自己搭建模型的能力
06-04
老师讲得挺好的,涉及的内容还比较丰富,比直接看文档学习方便
05-31
很好很实用,让我基本掌握了pytorch的基础
05-20
是真的很详细啊,一般常用的都讲了,nice!
11-21
课程质量实在不行,根本听不下去
09-28
非常不错,值得学习!!!
07-30
老师讲得很好!!!声音也很好听。
02-27
很详细,对新手入门很友好
11-05
讲的很好,可以快速上手pytorch。
10-17
我觉得顶多八分吧,下回老师至少做个思维导图总结一下自己讲的东西吧,尤其是项目实战的地方感觉非常凌乱,PPT也写的过于简单有些随意了。我觉得还是有很多东西没讲透,不够深入浅出,帮助比较有限吧。
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机器学习入门到视觉与自然语言处理进阶
从传统机器学习到Pytorch深度学习实战
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11-10