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深度学习与PyTorch入门实战培训

 
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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
开课地址:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站) 【武汉分部】:佳源大厦【成都分部】:领馆区1号【沈阳分部】:沈阳理工大学【郑州分部】:锦华大厦【石家庄分部】:瑞景大厦【北京分部】:北京中山学院 【南京分部】:金港大厦
最新开班 (连续班 、周末班、晚班):即将开课,详情请咨询客服!
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 

第1章初见PyTorch
1-1lesson1 PyTorch简介
1-2lesson2 开发环境
第2章回归问题2
2-1lesson3-简单回归案例-1
2-2lesson3-简单回归案例-2
2-3lesson4-简单回归案例-PyTorch求解
2-4lesson5-手写数字问题引入-1
2-5lesson5-手写数字问题引入-2
2-6基本数据类型-1
2-7基本数据类型-2
2-8创建Tensor-1
2-9创建Tensor-2
2-10索引与切片-1
2-11索引与切片-2
2-12维度变换-1
2-13维度变换-2
2-14维度变换-3
2-15维度变换-4
第3章张量高阶操作
3-1Broadcasting-1
3-2Broadcasting-2
3-3Tensor合并与分割-1
3-4Tensor合并与分割-2
3-5Tensor运算
3-6Tensor统计-1
3-7Tensor统计-2
3-8Tensor高阶
第4章随机梯度下降
4-1什么是梯度-1
4-2什么是梯度-2
4-3常见梯度
4-4激活函数与Loss的梯度-1
4-5激活函数与Loss的梯度-2
4-6激活函数与Loss的梯度-3
第5章感知机梯度传播推导
5-1感知机的梯度推导-1
5-2感知机的梯度推导-2
5-3链式法则
5-4MLP反向传播推导
5-5优化小实例
第6章多层感知机与分类器
6-1Logistic Regression
6-2交叉熵
6-3LR多分类实战
6-4MLP网络层
6-5激活函数与GPU加速
6-6MNIST测试
6-7Visdom可视化
第7章过拟合
7-1过拟合与欠拟合
7-2Train-Val-Test-交叉验证-1
7-3Train-Val-Test-交叉验证-2
7-4Regularization
7-5动量与学习率
7-6Dropout, 批处理

 
  备案号:沪ICP备08026168号 .(2014年7月11)...................