 班級(jí)規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號(hào)) |
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每期人數(shù)限3到5人。 |
| 上課時(shí)間和地點(diǎn) |
開課地址：【上海】同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站) 【武漢分部】：佳源大廈【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號(hào)【沈陽分部】：沈陽理工大學(xué)【鄭州分部】：錦華大廈【石家莊分部】：瑞景大廈【北京分部】：北京中山學(xué)院 【南京分部】：金港大廈
最新開班 (連續(xù)班 、周末班、晚班）：2025年4月7日--即將開課-----即將開課，歡迎垂詢 |
| 實(shí)驗(yàn)設(shè)備 |
☆資深工程師授課
☆注重質(zhì)量
☆邊講邊練
☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作
★實(shí)驗(yàn)設(shè)備請(qǐng)點(diǎn)擊這兒查看★ |
| 質(zhì)量保障 |
1、可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
2、免費(fèi)提供課后技術(shù)支持，保障培訓(xùn)效果。
3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。 |
課程大綱 |
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第1章初見PyTorch
1-1lesson1 PyTorch簡介
1-2lesson2 開發(fā)環(huán)境
第2章回歸問題2
2-1lesson3-簡單回歸案例-1
2-2lesson3-簡單回歸案例-2
2-3lesson4-簡單回歸案例-PyTorch求解
2-4lesson5-手寫數(shù)字問題引入-1
2-5lesson5-手寫數(shù)字問題引入-2
2-6基本數(shù)據(jù)類型-1
2-7基本數(shù)據(jù)類型-2
2-8創(chuàng)建Tensor-1
2-9創(chuàng)建Tensor-2
2-10索引與切片-1
2-11索引與切片-2
2-12維度變換-1
2-13維度變換-2
2-14維度變換-3
2-15維度變換-4
第3章張量高階操作
3-1Broadcasting-1
3-2Broadcasting-2
3-3Tensor合并與分割-1
3-4Tensor合并與分割-2
3-5Tensor運(yùn)算
3-6Tensor統(tǒng)計(jì)-1
3-7Tensor統(tǒng)計(jì)-2
3-8Tensor高階
第4章隨機(jī)梯度下降
4-1什么是梯度-1
4-2什么是梯度-2
4-3常見梯度
4-4激活函數(shù)與Loss的梯度-1
4-5激活函數(shù)與Loss的梯度-2
4-6激活函數(shù)與Loss的梯度-3
第5章感知機(jī)梯度傳播推導(dǎo)
5-1感知機(jī)的梯度推導(dǎo)-1
5-2感知機(jī)的梯度推導(dǎo)-2
5-3鏈?zhǔn)椒▌t
5-4MLP反向傳播推導(dǎo)
5-5優(yōu)化小實(shí)例
第6章多層感知機(jī)與分類器
6-1Logistic Regression
6-2交叉熵
6-3LR多分類實(shí)戰(zhàn)
6-4MLP網(wǎng)絡(luò)層
6-5激活函數(shù)與GPU加速
6-6MNIST測試
6-7Visdom可視化
第7章過擬合
7-1過擬合與欠擬合
7-2Train-Val-Test-交叉驗(yàn)證-1
7-3Train-Val-Test-交叉驗(yàn)證-2
7-4Regularization
7-5動(dòng)量與學(xué)習(xí)率
7-6Dropout, 批處理
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