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本课程主讲 PyTorch 框架的使用。以 PyTorch 框架为核心，通过案例项目实现达到实战应用的目的，学员可逐步理解和掌握深度学习基础和较为前沿的深度学习技术。
课程充分地体现了理论基础与代码实战相互结合的学习方式，多以代码的形式教学，避免了比较复杂的数学原理。图像分类数据集、目标检测数据集、Pokemon 数据集……实战案例简单易上手，由浅入深、层层递进，帮助学员轻松学习，快速达到深度学习从业人员入门的要求。
课程目录
第 1 讲深度学习简介
第 2 讲PyTorch预备知识
第 3 讲深度学习基础：线性回归
第 4 讲深度学习基础：softmax回归
第 5 讲深度学习基础：多层感知机
第 6 讲深度学习基础：神经网络模型与运算
第 7 讲PyTorch构建模型
第 8 讲卷积神经网络（上）
第 9 讲卷积神经网络（下）
第 10 讲循环神经网络（上）
第 11 讲循环神经网络（下）
第 12 讲优化算法（上）
第 13 讲优化算法（下）
第 14 讲计算性能
第 15 讲计算机视觉（一）
第 16 讲计算机视觉（二）
第 17 讲计算机视觉（三）
第 18 讲计算机视觉（四）
第 19 讲计算机视觉（五）
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