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零基础入门实战深度学习Pytorch课程学习模块
神经网络基础：任务分析、模型更新方法、损失函数、前向与反向传播、Dropout、可视化分析。
卷积神经网络（CNN）：卷积计算、层次结构、参数共享、池化层、经典架构拆解。
循环与注意力结构：RNN问题分析、Self-Attention、QKV机制、多头注意力、位置编码、BERT训练方式。
PyTorch应用：框架对比、CPU/GPU安装、网络结构定义、损失与训练模块、分类模型训练与参数调优。
项目实战：图像数据预处理、增强与迁移学习、优化器设置、完整训练与测试流程。
数据加载与文本处理：Dataloader任务与方法、标签处理、文本分词与ID转换、LSTM模型训练。
部署与扩展：Flask服务端部署、预测函数调用、视觉Transformer任务解析、源码调试与训练。
学习收获
学员将掌握：
PyTorch框架的核心使用方法
神经网络与深度学习的基本原理
CNN、RNN、Transformer等主流模型架构
模型训练、参数优化与调优技巧
数据预处理与Dataloader高效应用
项目实战能力与模型部署方法
适合人群
想快速入门人工智能与深度学习的零基础学员
有一定编程基础，想系统学习PyTorch的开发者
关注AI应用与模型实战的技术人员
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