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資源名稱：零基礎AI入門實戰 (深度學習+Pytorch)

資源簡介：一套關于深度學習和PyTorch入門的課程，涵蓋了深度學習的核心概念和PyTorch框架的使用方法，助學習者在AI領域迅速提升自己的技能水平。

鏈接：【百度網盤】https://pan.baidu.com/share/init?surl=j36H_mTgCYOwam3n15otvA&pwd=v8ja

目錄：

001-課程介紹.mp4，89.3M

002-1-神經網絡要完成的任務分析.mp4，34M

003-2-模型更新方法解讀.mp4，21.6M

004-3-損失函數計算方法.mp4，28.6M

005-4-前向傳播流程解讀.mp4，22.6M

006-5-反向傳播演示.mp4，22.7M

007-6-神經網絡整體架構詳細拆解.mp4，43.8M

008-7-神經網絡效果可視化分析.mp4，61.3M

009-8-神經元個數的作用.mp4，22.6M

010-9-預處理與dropout的作用.mp4，32.2M

011-1-卷積神經網絡概述分析.mp4，40.2M

012-2-卷積要完成的任務解讀.mp4，27.9M

013-3-卷積計算詳細流程演示.mp4，60M

014-4-層次結構的作用.mp4，20.9M

015-5-參數共享的作用.mp4，20M

016-6-池化層的作用與效果.mp4，33.3M

017-7-整體網絡結構架構分析.mp4，46.2M

018-8-經典網絡架構概述.mp4，44.5M

019-1-RNN網絡結構原理與問題.mp4，17.4M

020-2-注意力結構歷史故事介紹.mp4，32.2M

021-3-self-attention要解決的問題.mp4，26.5M

022-4-QKV的來源與作用.mp4，27.3M

023-5-多頭注意力機制的效果.mp4，29.1M

024-6-位置編碼與解碼器.mp4，28.9M

025-7-整體架構總結.mp4，26.5M

026-8-BERT訓練方式分析.mp4，19.1M

027-1-PyTorch框架與其他框架區別分析.mp4，33.7M

028-2-CPU與GPU版本安裝方法解讀.mp4，78.8M

029-1-數據集與任務概述.mp4，39.1M

030-2-基本模塊應用測試.mp4，40.4M

031-3-網絡結構定義方法.mp4，51M

032-4-數據源定義簡介.mp4，33.3M

033-5-損失與訓練模塊分析.mp4，35.7M

034-6-訓練一個基本的分類模型.mp4，44.1M

035-7-參數對結果的影響.mp4，42.8M

036-1-任務與數據集解讀.mp4，34.3M

037-2-參數初始化操作解讀.mp4，39.5M

038-3-訓練流程實例.mp4，40.5M

039-4-模型學習與預測.mp4，54M

040-1-輸入特征通道分析.mp4，38.9M

041-2-卷積網絡參數解讀.mp4，28.3M

042-3-卷積網絡模型訓練.mp4，49.5M

043-1-任務分析與圖像數據基本處理.mp4，36.6M

044-2-數據增強模塊.mp4，39.1M

045-3-數據集與模型選擇.mp4，36.2M

046-4-遷移學習方法解讀.mp4，42.5M

047-5-輸出層與梯度設置.mp4，53.8M

048-6-輸出類別個數修改.mp4，43.8M

049-7-優化器與學習率衰減.mp4，44.1M

050-8-模型訓練方法.mp4，44.6M

051-9-重新訓練全部模型.mp4，41.8M

052-10-測試結果演示分析.mp4，99.7M

053-4-實用Dataloader加載數據并訓練模型.mp4，58.3M

054-1-Dataloader要完成的任務分析.mp4，28.6M

055-2-圖像數據與標簽路徑處理.mp4，42M

056-3-Dataloader中需要實現的方法分析.mp4，43.4M

057-1-數據集與任務目標分析.mp4，42M

058-2-文本數據處理基本流程分析.mp4，52M

059-3-命令行參數與DEBUG.mp4，32.8M

060-4-訓練模型所需基本配置參數分析.mp4，38.2M

061-5-預料表與字符切分.mp4，30.1M

062-6-字符預處理轉換ID.mp4，32.2M

063-7-LSTM網絡結構基本定義.mp4，31.7M

064-8-網絡模型預測結果輸出.mp4，35.6M

065-9-模型訓練任務與總結.mp4，41M

066-1-基本結構與訓練好的模型加載.mp4，19M

067-2-服務端處理與預測函數.mp4，40M

068-3-基于Flask測試模型預測結果.mp4，40.7M

069-1-視覺transformer要完成的任務解讀.mp4，30.2M

070-1-項目源碼準備.mp4，41.7M

071-2-源碼DEBUG演示.mp4，31.5M

072-3-Embedding模塊實現方法.mp4，42.1M

073-4-分塊要完成的任務.mp4，34.8M

074-5-QKV計算方法.mp4，39.9M

075-6-特征加權分配.mp4，39.7M

076-7-完成前向傳播.mp4，36.9M

077-8-損失計算與訓練.mp4，45.4M

關鍵詞：#深度學習 #PyTorch #AI #教程