欢迎购买学习《2022版新视角从理论到编码实践深度学习全面培训视频教程》课程，该课程使用新的视角来指导如何将深度学习从理论快速学习到实践，并将深度学习的每一个理论都映射到编码实践中。这三个主要项目介绍了将深度学习方法应用于常规表格数据、图像（计算机视觉）和语言/文本（NLP）中的不同任务。
更新 03/2022
MP4 | 视频：h264, 1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
类型：eLearning | 语言：英语 | 时长：84 节课（9h 43m）| 大小：4.8 GB
你会学到什么
- 通过生动的演示了解深度学习如何真正从理论到现实世界的实践
- 学习如何使用简单的 pytorch 将理论与编码实践联系起来
- 使用 Google Colab 和 GPU 来利用和编码深度学习模型
- 通过动手逐步代码解释了解前馈神经网络、卷积神经网络和递归神经网络的工作原理
- 三大项目涵盖保险、图像识别和情感分析（不是玩具数据）的深度学习应用
要求
- python中的基本编程知识（例如，函数，类，列表）以及一些与机器学习相关的工具箱，例如sklearn
- 一些高中水平的数学概念和技能。一个衍生的概念是一个加号但不是强制性的
描述
该课程适合所有有兴趣以一种非常简单的方式进入深度学习领域的人。特别是，该课程是为只有 Python 基础知识和一点数据预处理和机器学习专业知识的深度学习初学者设计的。该课程也可用于中级学生在三个主要实际项目中进行理论和代码实践的完整复习。该课程使用新的视角来指导如何将深度学习从理论快速学习到实践，并将深度学习的每一个理论都映射到编码实践中。这三个主要项目介绍了将深度学习方法应用于常规表格数据、图像（计算机视觉）和语言/文本（NLP）中的不同任务。
本课程将指导您
- 人工神经元是如何提出的，人工智能的基本动机。
- 神经网络是如何组成和执行计算的
- 神经网络的一般结构
- 构建深度神经网络的一般方法
- 神经网络如何进行分类和回归
- 如何通过保险报价数据分析在常规表格数据上构建神经网络
- 如何在图像数据上构建神经工作
- 如何使用卷积神经网络对图像数据进行建模
- 如何使用循环神经网络对序列/语言/文本数据进行建模
- 如何通过理论代码映射演示逐步为所有神经网络模型构建整个管道
- 如何在 PyTorch 中实现深度神经网络模型，PyTorch 是一个非常流行的开源框架，已被深度学习社区热情接受
- 如何使用免费 GPU 资源在 Google Colab 上实施和开发训练深度学习模型
所有课程代码演示都通过 Colab 共享，易于访问和重现（您只需要一个 Gmail 帐户）。代码演示主要关注如何使用 PyTorch 提供的高级 API，并向您展示代码为什么以及如何映射基本原理。在代码演示中，我们通过生动的快照向您展示您应该回到哪里回顾相关理论。
即使演示以非常简单的方式呈现，我强烈建议您可以自己重现所有步骤。开始时慢一点，以后会快一点！只有您自己编写代码后，代码才会成为您的代码！因此，请一步一步地进步，不要跳过任何视频/资料，并且要有耐心！
课堂上见，我非常乐意回答您的问题并在您的深度学习之旅中为您提供帮助！
你会学到什么
- 通过生动的演示了解深度学习如何真正从理论到现实世界的实践
- 学习如何使用简单的 PyTorch 将理论与编码实践联系起来
- 使用 Google Colab 和 GPU 来利用和编码深度学习模型。
- 通过动手逐步代码解释了解前馈神经网络、卷积神经网络和递归神经网络的工作原理
- 三大项目涵盖保险、图像识别和情感分析（不是玩具数据）的深度学习应用
- 是否有任何课程要求或先决条件？
- 基本的 Python 编程知识（例如函数、类、列表）以及一些 ML 相关的工具箱，例如 sklearn
- 高中阶段的一些数学概念和技能。一个衍生品是一个加号但不是强制性的想法是
本课程适用于谁
- 任何对深度学习及其应用感兴趣的人
- 至少具有高中数学知识并想开始学习深度学习的学生
- 任何想要开始数据科学职业的大学学生
- 任何想要在深度学习中升级的开发人员
- 任何想要了解如何在其业务中利用深度学习技术的企业主