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最好的PyTorch的入门与实战教程（16小时实战）
〖课程目录〗:
第一阶段从PyTorch起步掌握DL基础
第一课深度学习回顾与PyTorch简介
知识点1：知识点：神经网络模型回顾（线忄生层，非线忄生激活函数，SoftMax），用PyTorch定义神经网络模型
知识点2：知识点：损失函数，用PyTorch定义计算损失
知识点3：知识点：反向传播算法，用PyTorch做反向传播
知识点4：知识点：优化模型，PyTorchoptimizer
实战项目：实战项目：用PyTorch编写一个简单的分类器
第二课词向量简介
知识点1：知识点：词向量，word2vec
知识点2：知识点：negativesampling
知识点3：知识点：词向量的特忄生和应用
实战项目：实战项目：用PyTorch训练词向量
第二阶段利用pytorch处理常见的NLP、CV任务
第三课语言模型
知识点1：循环神经网络（RNN），LSTM,GRU
知识点2：语言模型
实战项目：ElMo，BERT等预训练语言模型
实战项目：用PyTorch训练语言模型
第四课自然语言分类任务
知识点1：词包(bagofwords)模型
知识点2：用PyTorch做迁移学习，finetune模型
实战项目：文本情感分类项目
第五课简单图片分类
知识点1：知识点：卷积神经网络，用PyTorch定义卷积神经网络
知识点2：知识点：使用PyTorchdataloader来高效读取数据
知识点3：知识点：常用CNN架构,AlexNet,VGG,ResNet,DenseNet
实战项目：实战项目：FashionMNIST图像分类项目
第三阶段pytorch实战NLP项目
第六课图片风格迁移和GAN
知识点1：知识点：图片风格迁移
知识点2：知识点：生成对抗网络(GAN)
实战项目：实战项目：图片风格迁移项目和利用GAN生成图片
第七课Seq2Seq与Attention
知识点1：知识点：机器翻译
知识点2：知识点：聊天机器人
实战项目：实战项目：利用Seq2Seq+Attention模型训练一个翻译模型
第八课问答系统
知识点1：知识点：问答系统
知识点2：知识点：大规模预训练语言模型
实战项目：实战模型：训练一个问答系统

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ye1994

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

chyueyi

正需要，支持楼主大人了！

15010167519

珍惜生命，果断回帖。