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課程大綱：

PyTorch 入(ru)門培訓(xun)

1
PyTorch 基礎(chu)入門

1.PyTorch簡介

2.PyTorch中的張量及其(qi)運算(suan)

3.PyTorch中的自動微分運算

4.用PyTorch實現(xian)線(xian)性回歸

2
預測未來單車使用量

1.數據歸(gui)一化、類型變(bian)量(liang)的轉(zhuan)換

2.搭建基本神經網(wang)絡(luo)的方法

3.數(shu)據分批次訓練原則(ze)

4.測試及簡(jian)單分析神經(jing)網絡的方法

3
文本情緒分類(lei)器

1.使用Python從(cong)網絡上爬(pa)取信息的(de)基本方法

2.處理語料“洗數據”的基本方法

3.詞(ci)袋模型搭建方法(fa) 4.簡(jian)單RNN的搭建方法(fa)

5.簡單(dan)LSTM的搭(da)建方法(fa)

4
卷積神經網絡

1.使用PyTorch數(shu)據集三件套的(de)方法

2.卷積神(shen)經網絡的搭建與訓練

3.可視化卷積核、特征圖的方法

5
遷移學習

1.使用PyTorch的數(shu)據集(ji)套件從(cong)本地加載(zai)數(shu)據的方法

2.遷移訓練好(hao)的(de)大型神(shen)經網絡模型到自(zi)己模型中的(de)方法

3.遷移學習與普通深度學習方法的效果(guo)區別

4.兩(liang)種(zhong)遷移學習方法的區(qu)別

6
圖像風格遷移

1.遷移(yi)大(da)型神經網(wang)絡VGG的(de)方法(fa) 2.手動搭建計算圖的(de)方法(fa) 3.重新定義損(sun)失(shi)計算模(mo)塊的(de)方法(fa)

7
手寫字圖像生(sheng)成與對抗(kang)網絡

1.反卷積生(sheng)成圖像的實現方法

2.多模型聯合訓練的實現方法

3.深度卷積生成式對抗網(wang)絡（DCGAN）的(de)實現方法

8
詞匯的星空

1.NGram(NPLM)語(yu)言模型

2.Word2Vec詞(ci)向量模型

3.使用Word2Vec詞向量進行語義運算

9
使用 RNN 生成簡單序列

1.什么是上下文無關文法

2.使用RNN或LSTM模型生成簡(jian)單序列(lie)的方法

3.探(tan)究RNN記憶功能的(de)內部原理