OpenCourser brand icon
Sign in
We may earn an affiliate commission when you visit our partners.
Course image
Udemy logo

深度学习与PyTorch入门实战教程

4.4 Filled star Filled star Filled star Filled star Empty star
Based on 53 ratings
see reviews
龙 良曲

亚洲排名第1的新加坡国立大学AI团队倾情打造，资深研究员龙龙老师主讲，帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实践。

本课程有配套开源电子书，全书共430页：github网站的/dragen1860/Deep-Learning-with-PyTorch-book

购买课程即可配套学习！

【莫烦老师】权威推荐：在教学中，龙龙老师以简短高效的方式，从深度学习的多个角度向我们展开了论述，非常适合想对深度学习有全方位了解的朋友。

【PyTorch中文网】：讲解简单易懂、由浅入深，是一门值得推荐的课程。

课程特色：

1. 通俗易懂，快速入门

对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解，学员不需要任何机器学习基础，只需要写过代码即可轻松上手。

2. 实用主导，简单高效

使用新手最容易掌握的深度学习框架PyTorch实战，比起使用TensorFlow的课程难度降低了约50%，而且PyTorch是业界最灵活，最受好评的框架。

3. 案例为师，实战护航

基于计算机视觉和NLP领域的经典数据集，从零开始结合PyTorch与深度学习算法完成多个案例实战。

Read more

亚洲排名第1的新加坡国立大学AI团队倾情打造，资深研究员龙龙老师主讲，帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实践。

本课程有配套开源电子书，全书共430页：github网站的/dragen1860/Deep-Learning-with-PyTorch-book

购买课程即可配套学习！

【莫烦老师】权威推荐：在教学中，龙龙老师以简短高效的方式，从深度学习的多个角度向我们展开了论述，非常适合想对深度学习有全方位了解的朋友。

【PyTorch中文网】：讲解简单易懂、由浅入深，是一门值得推荐的课程。

课程特色：

1. 通俗易懂，快速入门

对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解，学员不需要任何机器学习基础，只需要写过代码即可轻松上手。

2. 实用主导，简单高效

使用新手最容易掌握的深度学习框架PyTorch实战，比起使用TensorFlow的课程难度降低了约50%，而且PyTorch是业界最灵活，最受好评的框架。

3. 案例为师，实战护航

基于计算机视觉和NLP领域的经典数据集，从零开始结合PyTorch与深度学习算法完成多个案例实战。

课程源代码和PPT在第一课时的资料中，打包下载即可。

Enroll now

What's inside

Learning objectives

  • 深度学习基础知识
  • 全连接层
  • 卷积神经网络
  • 循环神经网络
  • 对抗生成网络
  • 自编码器
  • 过拟合
  • 线性回归与逻辑回归
  • Pytorch实现各种网络
  • 大模型

Syllabus

介绍
深度学习框架介绍
开发环境安装
深度学习初见
Read more

Traffic lights

Read about what's good
what should give you pause
and possible dealbreakers
Uses PyTorch, which is known for its flexibility and ease of use, making it a good choice for those new to deep learning frameworks
Features hands-on case studies in computer vision and NLP, allowing learners to apply their knowledge to real-world problems using classic datasets
Covers fundamental deep learning concepts like fully connected layers, CNNs, RNNs, GANs, and autoencoders, providing a comprehensive introduction to the field
Includes a section on addressing overfitting, a common challenge in deep learning, and techniques like regularization, momentum, and dropout
Requires learners to have coding experience, which may exclude some learners who are interested in the theoretical aspects of deep learning
Includes a discussion of GAN training challenges and the introduction of Earth Mover's Distance (EMD), which may be too advanced for complete beginners

Save this course

Create your own learning path. Save this course to your list so you can find it easily later.
Save

Reviews summary

Pytorch入门深度学习基础与实战

根据学员的说法，本课程被认为是非常适合深度学习初学者的入门教程，特别侧重于PyTorch框架的实际应用。学员普遍反映课程概念讲解通俗易懂，能够帮助快速理解深度学习原理。实战项目被认为是课程的一大亮点，有效地帮助巩固理论知识并获得实际操作经验。尽管对于已有基础的学习者来说，部分内容可能显得基础，但它为进一步深入学习打下了坚实的基础。讲师的授课风格清晰且引人入胜，普遍受到好评。
覆盖面广，为后续学习打基础。
"课程覆盖了全连接、CNN、RNN、GAN等基本概念，很全面。"
"通过这门课，我对常见的深度学习模型有了初步认识。"
"内容广度不错，为后续学习更深入的模型打好了理论基础。"
老师讲解清晰，引人入胜。
"龙龙老师讲得非常好，思路清晰，声音也好听。"
"老师能把复杂概念讲得简单，课程体验很好。"
"感谢老师带来的精彩课程！让我对深度学习产生了浓厚兴趣。"
"讲师很有耐心，对每个知识点都解释得很到位。"
实用项目巩固理论知识。
"跟着老师完成的项目非常有价值，帮助我把理论知识落地。"
"实战部分是课程的亮点，让我真正动手写代码。"
"项目虽然是入门级的，但对于理解整个深度学习流程非常有帮助。"
通过实战项目掌握框架应用。
"课程里有多个PyTorch实战项目，跟着做下来很有成就感。"
"相比其他框架，PyTorch用起来确实更灵活，课程教得很实用。"
"通过手写数字、CIFAR等项目，我学会了如何用PyTorch搭建和训练模型。"
"实战部分让我对手写PyTorch代码不再畏惧。"
概念清晰易懂，非常适合入门。
"对于完全没有深度学习基础的我来说，课程讲解很详细，让我理解了核心概念。"
"老师的讲解很通俗，没有太多复杂的数学推导，更容易上手。"
"我觉得这个课程是入门深度学习的理想选择，没有机器学习背景也能学。"
"讲师从最基础的知识点讲起，循序渐进，很适合新手。"
已有基础者可能觉得简单。
"如果已经有机器学习基础，可能觉得前半部分有点慢。"
"课程重点在入门和基础概念，对于想学习高级技术的可能不够深入。"
"希望能有更深入的高级主题讲解，比如Transformer或者模型部署。"

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in 深度学习与PyTorch入门实战教程 with these activities:
阅读《深度学习》
通过阅读经典教材，加深对深度学习理论和实践的理解。
View Deep Learning on Amazon
Show steps
  • 选择感兴趣的章节进行阅读
  • 做笔记并总结关键概念
  • 尝试解决书中的练习题
使用PyTorch实现线性回归
通过实践线性回归，掌握PyTorch的基本用法和深度学习模型的构建方法。
Show steps
  • 准备线性回归的数据集
  • 使用PyTorch定义线性回归模型
  • 训练模型并评估性能
阅读《PyTorch Cookbook》
通过阅读PyTorch Cookbook，学习PyTorch的实用技巧和代码示例。
View Melania on Amazon
Show steps
  • 浏览目录并选择感兴趣的章节
  • 阅读代码示例并尝试运行
  • 将学到的技巧应用到自己的项目中
Three other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all six activities
撰写关于卷积神经网络的博客
通过撰写博客，巩固对卷积神经网络的理解，并分享学习心得。
Show steps
  • 撰写博客文章并发布
  • 选择一个关于卷积神经网络的主题
  • 查阅相关资料并整理思路
构建图像分类器
通过构建图像分类器，综合运用所学知识，提升深度学习实践能力。
Show steps
  • 选择一个图像分类数据集
  • 使用PyTorch构建卷积神经网络模型
  • 训练模型并进行评估
  • 优化模型并提高分类准确率
参与PyTorch开源项目
通过参与开源项目，提升编程能力和团队协作能力，并为PyTorch社区做出贡献。
Show steps
  • 在GitHub上找到PyTorch项目
  • 阅读项目文档并了解贡献方式
  • 选择一个感兴趣的issue并尝试解决
  • 提交代码并参与讨论

Career center

Learners who complete 深度学习与PyTorch入门实战教程 will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
深度学习工程师
深度学习工程师负责设计、开发和部署深度学习模型来解决各种实际问题。本课程的深度学习基础知识部分，以及对全连接层、卷积神经网络、循环神经网络等核心概念的讲解，能帮助深度学习工程师更好地理解和应用各种深度学习算法。通过学习本课程，深度学习工程师可以掌握使用PyTorch实现各种网络的方法，从而在实际项目中更高效地构建和优化模型。
See salaries and explore the career path for 深度学习工程师
深度学习算法工程师
深度学习算法工程师负责设计和实现深度学习算法，以解决特定的问题。本课程深入讲解了各种深度学习算法的原理，包括卷积神经网络、循环神经网络、对抗生成网络、自编码器等。通过学习本课程，深度学习算法工程师可以掌握这些算法的核心思想和实现方法，从而能够根据实际需求选择合适的算法，并进行定制化开发。
See salaries and explore the career path for 深度学习算法工程师
機器學習工程師
机器学习工程师负责构建和部署机器学习模型，解决实际业务问题。本课程涵盖了线性回归、逻辑回归等经典机器学习算法，也深入讲解了深度学习的核心概念和技术，为机器学习工程师提供了全面的知识体系。学习本课程，特别是结合PyTorch进行实战演练的部分，能够帮助机器学习工程师掌握更多更有效的模型构建和优化方法，从而在工作中取得更好的成果。
See salaries and explore the career path for 機器學習工程師
人工智能研究科学家
人工智能研究科学家致力于探索和创新人工智能领域的理论和技术。本课程介绍了深度学习的多个方面，如对抗生成网络和自编码器，为人工智能研究科学家提供了宝贵的知识储备。学习本课程，特别是关于PyTorch实现的各种网络和大模型的部分，能够帮助研究科学家更好地理解深度学习的最新进展，并将其应用于研究工作中，推动人工智能领域的进步。
See salaries and explore the career path for 人工智能研究科学家
自然语言处理工程师
自然语言处理工程师致力于开发和应用自然语言处理技术，例如文本分类、机器翻译等。本课程对循环神经网络等自然语言处理领域的核心算法进行了深入讲解。通过学习本课程，特别是情感分类问题实战等案例，自然语言处理工程师可以更好地理解和应用这些算法，从而在实际项目中更高效地解决各种自然语言处理问题。
See salaries and explore the career path for 自然语言处理工程师
计算机视觉工程师
计算机视觉工程师专注于开发和应用计算机视觉技术，例如图像识别、目标检测等。本课程对卷积神经网络等计算机视觉领域的核心算法进行了深入讲解。通过学习本课程，特别是基于经典数据集的案例实战部分，计算机视觉工程师可以更好地理解和应用这些算法，从而在实际项目中更高效地解决各种计算机视觉问题。此外，使用诸如ResNet等经典网络的经验能够帮助计算机视觉工程师更好地理解模型设计。
See salaries and explore the career path for 计算机视觉工程师
DevOps工程师
DevOps工程师负责自动化软件开发和部署流程。本课程可能对DevOps工程师帮助不大。因此推荐替换为模型部署工程师。模型部署工程师负责将机器学习和深度学习模型部署到生产环境中。本课程涵盖了深度学习模型的构建、训练和优化，使用PyTorch构建模型并进行部署。这对希望进入职位的学习者是很有帮助的。
See salaries and explore the career path for DevOps工程师
模型优化工程师
模型优化工程师专注于提升机器学习和深度学习模型的性能，使其在实际应用中更加高效。本课程对优化算法进行了深入讲解，包括随机梯度下降、动量与学习率调整等。对于过拟合的讨论，以及正则化、Dropout、early Stopping等方法的介绍，对于模型优化工程师来说非常有价值。学习本课程，能够帮助他们全面掌握模型优化的各种技巧，从而在工作中不断提升模型性能。
See salaries and explore the career path for 模型优化工程师
数据科学家
数据科学家利用数据分析和建模来解决实际问题并提供决策支持。本课程涵盖了深度学习的各个方面，包括模型的构建、训练和优化。尤其是在过拟合问题上的探讨，对数据科学家来说具有重要的参考价值。本课程对数据类型的介绍、张量操作的讲解都能够帮助数据科学家更好地理解数据，从而构建更准确、更有效的模型。
See salaries and explore the career path for 数据科学家
自动驾驶工程师
自动驾驶工程师开发自动驾驶汽车所需的软件和系统。本课程对卷积神经网络的讲解，可用于处理摄像头图像，实现车辆的识别和导航。对循环神经网络的讲解，可以帮助自动驾驶汽车理解和预测其他车辆和行人的行为。通过学习本课程，自动驾驶工程师能够更好地利用深度学习技术，构建更安全、更可靠的自动驾驶系统。
See salaries and explore the career path for 自动驾驶工程师
量化分析师
量化分析师使用数学和统计方法来分析金融市场数据，并开发交易策略。本课程对深度学习模型的构建和优化进行了深入讲解，这些模型可以用于预测市场趋势和识别交易机会。对循环神经网络的讲解，尤其适合量化分析师处理时间序列数据。本课程对随机梯度下降、动量与学习率的介绍，能够帮助量化分析师更好地优化模型，提高预测准确率。从业者通常 require a master's degree or Ph.D.
See salaries and explore the career path for 量化分析师
机器人工程师
机器人工程师设计、开发和测试机器人系统。本课程中关于计算机视觉和深度学习的内容，可以帮助机器人工程师构建具有感知能力的机器人。卷积神经网络在图像识别方面的应用，循环神经网络在序列数据处理方面的应用，都可以在机器人导航、物体识别等方面发挥重要作用。通过学习本课程，机器人工程师可以为机器人赋予更强的智能，使其能够更好地完成各种任务。
See salaries and explore the career path for 机器人工程师
金融科技工程师
金融科技工程师将技术应用于金融服务领域。本课程介绍的深度学习模型，例如循环神经网络，可以用于信用评分、欺诈检测等任务中。通过学习本课程，金融科技工程师可以利用深度学习技术来改进金融服务，例如提供更准确的风险评估、更智能的投资建议。
See salaries and explore the career path for 金融科技工程师
嵌入式系统工程师
嵌入式系统工程师设计和开发嵌入到其他设备中的计算机系统。本课程中关于深度学习模型优化的内容，可以帮助嵌入式系统工程师在资源受限的设备上部署深度学习模型。对过拟合的讨论，以及正则化、Dropout等方法的介绍，可以帮助嵌入式系统工程师构建更稳定、更高效的模型。本课程使用PyTorch框架，也能帮助嵌入式系统工程师快速上手，并在嵌入式设备上进行开发。
See salaries and explore the career path for 嵌入式系统工程师
游戏开发者
游戏开发者负责游戏的开发和设计。本课程中对抗生成网络相关的内容，可以用来生成游戏素材。此外深度学习内容可以用于训练游戏AI。通过学习本课程，游戏开发者可以使用AI为游戏带来更多有趣和智能的元素，从而提升游戏体验。
See salaries and explore the career path for 游戏开发者

Reading list

We've selected two books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in 深度学习与PyTorch入门实战教程.
Cover image
Deep Learning
Save
这本书是深度学习领域的经典教材，涵盖了深度学习的各个方面。它提供了深度学习的理论基础和实践指导，适合希望深入了解深度学习的学生。本书可以作为本课程的补充阅读材料，帮助学生更好地理解课程内容。
Deep Learning
Paperback
Check
Deep Learning
Kindle Edition
Check

Share

Help others find this course page by sharing it with your friends and followers:
Facebook
LinkedIn
Reddit
X
Link
Email

Similar courses

Similar courses are unavailable at this time. Please try again later.
Course image
Rating
4.4 Filled star Filled star Filled star Filled star Empty star
Effort
18.5 total hours
Via
Udemy
Instructor
龙 良曲
Language
中文
Traffic lights
Read about what's good
what should give you pause
and possible dealbreakers
Uses PyTorch, which is known for its flexibility and ease of use, making it a good choice for those new to deep learning frameworks
Features hands-on case studies in computer vision and NLP, allowing learners to apply their knowledge to real-world problems using classic datasets
Covers fundamental deep learning concepts like fully connected layers, CNNs, RNNs, GANs, and autoencoders, providing a comprehensive introduction to the field
Includes a section on addressing overfitting, a common challenge in deep learning, and techniques like regularization, momentum, and dropout
Requires learners to have coding experience, which may exclude some learners who are interested in the theoretical aspects of deep learning
Includes a discussion of GAN training challenges and the introduction of Earth Mover's Distance (EMD), which may be too advanced for complete beginners
Share this
Share to help others discover this course.
Facebook LinkedIn X Reddit Link Email
Begin learning today
Enroll now to gain full access to 深度学习与PyTorch入门实战教程.
Enroll now
Save for later
Add this course to your list. Find it anytime.
Save
Our mission

OpenCourser helps millions of learners each year. People visit us to learn workspace skills, ace their exams, and nurture their curiosity.

Our extensive catalog contains over 50,000 courses and twice as many books. Browse by search, by topic, or even by career interests. We'll match you to the right resources quickly.

Find this site helpful? Tell a friend about us.

Affiliate disclosure

We're supported by our community of learners. When you purchase or subscribe to courses and programs or purchase books, we may earn a commission from our partners.

Your purchases help us maintain our catalog and keep our servers humming without ads.

Thank you for supporting OpenCourser.

© 2016 - 2025 OpenCourser