深度学习框架-PyTorch实战系列 from Udemy

What's inside

Syllabus

PyTorch框架基本处理操作

PyTorch实战课程简介

PyTorch框架发展趋势简介

框架安装方法（CPU与GPU版本）

PyTorch基本操作

课程数据代码下载（谷歌网盘）

自动求导机制

线性回归DEMO-数据与参数配置

线性回归DEMO-训练回归模型

补充：常见tensor格式

补充：Hub模块简介

神经网络实战分类与回归任务

气温数据集与任务介绍

按建模顺序构建完成网络架构

简化代码训练网络模型

分类任务概述

构建分类网络模型

DataSet模块介绍与应用方法

卷积神经网络原理与参数解读

卷积神经网络应用领域

卷积的作用

卷积特征值计算方法

得到特征图表示

步长与卷积核大小对结果的影响

边缘填充方法

特征图尺寸计算与参数共享

池化层的作用

整体网络架构

VGG网络架构

残差网络Resnet

感受野的作用

图像识别核心模块实战解读

卷积网络参数定义

网络流程解读

Vision模块功能解读

分类任务数据集定义与配置

图像增强的作用

数据预处理与数据增强模块

Batch数据制作

迁移学习的作用与应用实例

迁移学习的目标

迁移学习策略

加载训练好的网络模型

优化器模块配置

实现训练模块

训练结果与模型保存

加载模型对测试数据进行预测

额外补充-Resnet论文解读

额外补充-Resnet网络架构解读

递归神经网络与词向量原理解读

RNN网络架构解读

词向量模型通俗解释

模型整体框架

训练数据构建

CBOW与Skip-gram模型

负采样方案

新闻数据集文本分类实战

任务目标与数据简介

RNN模型所需输入格式解析

项目配置参数设置

新闻数据读取与预处理方法

LSTM网络模块定义与参数解析

训练LSTM文本分类模型

Tensorboardx可视化展示模块搭建

CNN应用于文本任务原理解析

网络模型架构与效果展示

对抗生成网络架构原理与实战解析

对抗生成网络通俗解释

GAN网络组成

损失函数解释说明

数据读取模块

生成与判别网络定义

基于CycleGan开源项目实战图像合成

CycleGan网络所需数据

CycleGan整体网络架构

PatchGan判别网络原理

Cycle开源项目简介

数据读取与预处理操作

生成网络模块构造

判别网络模块构造

损失函数：identity loss计算方法

生成与判别损失函数指定

额外补充：VISDOM可视化配置

OCR文字识别原理

OCR文字识别要完成的任务

CTPN文字检测网络概述

序列网络的作用

输出结果含义解析

CTPN细节概述

CRNN识别网络架构

CTC模块的作用

OCR文字识别项目实战

OCR文字检测识别项目效果展示

检测模块候选框生成

候选框标签制作

整体网络所需模块

网络架构各模块完成的任务解读

CRNN识别模块所需数据与标签

识别模块网络架构解读

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 深度学习框架-PyTorch实战系列 with these activities:

阅读《PyTorch Cookbook》

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通过阅读《PyTorch Cookbook》，可以快速掌握PyTorch的实用技巧，并解决实际项目中的问题。

View Putting Knowledge to Work on Amazon

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选择感兴趣的章节进行阅读。
尝试运行书中的代码示例。
将书中的技巧应用到自己的项目中。

PyTorch张量操作练习

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通过大量的张量操作练习，可以熟练掌握PyTorch的基本操作，为后续的深度学习模型构建打下坚实的基础。

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练习张量的索引和切片操作。
创建各种形状的张量。
练习张量的加减乘除运算。
练习张量的形状变换操作。

撰写PyTorch学习笔记

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通过撰写学习笔记，可以整理和巩固所学知识，并加深对PyTorch框架的理解。同时，也可以将学习笔记分享给其他同学，互相学习，共同进步。

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整理课程中的重点知识。
撰写学习笔记，并配以代码示例。
将学习笔记分享到博客或论坛。

Two other activities

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使用PyTorch实现图像分类

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通过完成一个图像分类项目，可以将所学知识应用到实际问题中，并提高解决问题的能力。可以选择一个经典的数据集，例如CIFAR-10或MNIST。

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选择一个图像分类数据集。
构建卷积神经网络模型。
训练模型并评估性能。
优化模型并提高准确率。

参与PyTorch开源项目

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通过参与PyTorch开源项目，可以深入了解PyTorch的底层实现，并与其他开发者交流学习。可以从修复bug、编写文档或贡献代码开始。

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浏览PyTorch的GitHub仓库。
选择一个感兴趣的issue或任务。
提交代码或文档。
参与讨论并与其他开发者交流。

Career center

Learners who complete 深度学习框架-PyTorch实战系列 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，解决实际问题。本课程专注于PyTorch框架的实战应用，深度学习工程师职位息息相关。通过学习PyTorch的基本操作、神经网络、卷积神经网络、递归神经网络和对抗生成网络等模块，学员可以掌握核心技术，例如，使用卷积神经网络进行图像识别，使用递归神经网络进行文本分类，使用对抗生成网络进行图像合成。这些技术都是深度学习工程师在工作中需要掌握的关键技能。课程以实战为导向，通过实例讲解每一行代码的作用，这能帮助学员快速上手，胜任深度学习工程师的工作。

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人工智能工程師

人工智能工程师致力于开发各种人工智能应用，需要掌握人工智能的基本理论和技术。本课程深度学习框架PyTorch实战系列，与人工智能工程师职位息息相关。课程覆盖了深度学习的各个方面，包括卷积神经网络、递归神经网络和对抗生成网络等。通过学习这些内容，学员可以掌握人工智能的核心技术，并将其应用于各种人工智能应用（如图像识别、自然语言处理、生成对抗网络等）。课程以实战为导向，通过实例讲解每一行代码的作用，这能帮助学员快速上手，胜任人工智能工程师的工作。

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计算机视觉工程师

计算机视觉工程师专注于图像和视频的处理与分析，需要掌握图像处理、模式识别和机器学习等技术。本课程深度学习框架PyTorch实战系列，与计算机视觉工程师职位高度相关。课程重点讲解了卷积神经网络在图像识别中的应用，包括VGG网络、残差网络等经典架构。通过学习这些内容，学员可以掌握图像识别的核心技术，并将其应用于各种计算机视觉任务。课程中还介绍了图像增强、迁移学习等技术，可以帮助学员提高模型的性能和泛化能力。此外，课程中的CycleGan图像合成案例，可以帮助学员了解生成对抗网络在计算机视觉领域的应用。

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自然语言处理工程师

自然语言处理工程师致力于开发能够理解和处理人类语言的系统，需要掌握自然语言处理的基本理论和技术。本课程对自然语言处理工程师非常有帮助，因为课程中详细讲解了递归神经网络和词向量模型，并将其应用于新闻数据集文本分类任务。通过学习这些内容，学员可以掌握文本分类的核心技术，并将其应用于各种自然语言处理任务。课程中还介绍了LSTM网络、CBOW模型、Skip-gram模型等经典算法，可以帮助学员深入理解自然语言处理的原理。此外，课程中还介绍了Tensorboardx可视化展示模块，可以帮助学员更好地理解模型的训练过程。

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機器學習工程師

机器学习工程师构建和维护机器学习系统，需要扎实的编程基础和对机器学习算法的理解。本课程可以帮助学员掌握PyTorch框架，并将其应用于各种机器学习任务，与机器学习工程师职位要求非常匹配。课程覆盖了线性回归、神经网络、卷积神经网络和递归神经网络等内容，这些都是机器学习中的重要算法。通过学习这些内容，学员可以构建各种机器学习模型，并将其应用于实际问题。课程中的实战案例，例如气温数据集回归、新闻数据集文本分类等，可以帮助学员将理论知识应用于实践。

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算法工程师

算法工程师负责设计和优化各种算法，解决实际问题。通常，此职位需要硕士或博士学位。本课程可以帮助学员掌握PyTorch框架，并将其应用于各种算法设计中，这与算法工程师的任职要求一致。课程覆盖了线性回归、神经网络、卷积神经网络和递归神经网络等内容，这些都是算法设计中常用的算法。通过学习这些内容，学员可以设计各种算法模型，并将其应用于实际问题。课程中的实战案例和Debug模式讲解，可以帮助学员深入理解算法的原理和实现。

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图像处理工程师

图像处理工程师专注于图像的处理和分析，需要掌握图像处理的基本理论和技术。图像处理工程师可从本课程中受益匪浅，本课程侧重于PyTorch在CNN方面的应用。课程重点讲解了卷积神经网络在图像识别中的应用，包括卷积的作用、特征值计算方法、边缘填充方法等。通过学习这些内容，学员可以掌握图像处理的核心技术，并将其应用于各种图像处理任务。课程中还介绍了图像增强、迁移学习等技术，可以帮助学员优化图像处理的效果。

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数据科学家

数据科学家利用数据分析和机器学习技术，从数据中提取有价值的信息。本课程学习PyTorch框架，并将其应用于各种数据分析任务，会对数据科学家的工作大有裨益。课程覆盖了线性回归、神经网络、卷积神经网络和递归神经网络等内容，可以帮助学员构建各种数据分析模型。课程中的实战案例，例如气温数据集回归、新闻数据集文本分类等，可以帮助学员将理论知识应用于实践。此外，课程中还介绍了Tensorboardx可视化展示模块，可以帮助学员更好地理解模型的训练过程。

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深度学习研究员

深度学习研究员探索深度学习的新理论和新方法，通常需要博士学位。本课程深度学习框架PyTorch实战系列，可以帮助学员掌握PyTorch框架，并将其应用于深度学习研究中，与深度学习研究员职位匹配。课程中介绍了最新的深度学习技术，例如对抗生成网络CycleGan，这可以帮助学员了解深度学习的最新进展。课程中的Resnet论文解读，可以帮助学员深入理解深度学习的原理。此外，课程中的实战案例和Debug模式讲解，可以帮助学员更好地验证自己的想法。

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研究科学家

研究科学家进行科学研究，探索新的知识和技术。研究科学家通常需要博士学位。本课程深度学习框架PyTorch实战系列，可以帮助研究科学家掌握PyTorch框架，并将其应用于科学研究中。课程中介绍了最新的深度学习技术，例如对抗生成网络CycleGan，这可以帮助研究科学家了解深度学习的最新进展。课程中的Resnet论文解读，可以帮助研究科学家深入理解深度学习的原理。此外，课程中的实战案例和debug模式讲解，可以帮助研究科学家更好地验证自己的想法。这能够帮助研究科学家胜任自身的科研工作。

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软件工程师

软件工程师负责设计、开发和维护软件系统。本课程的学习可以帮助软件工程师掌握深度学习框架PyTorch，并将其应用于各种软件项目中。课程覆盖了PyTorch的基本操作、神经网络、卷积神经网络和递归神经网络等内容，这能帮助软件工程师理解和应用深度学习技术。课程中的实战案例，例如气温数据集回归、新闻数据集文本分类等，可以帮助软件工程师将深度学习技术应用于实际的软件开发中。学习此课程后，软件工程师们可以开发出更智能、更高效的软件应用。

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全栈工程师

全栈工程师需要掌握前端和后端的各种技术，能够独立完成整个软件项目的开发。本课程可以帮助全栈工程师掌握深度学习框架PyTorch，并将其应用于后端开发中。课程覆盖了PyTorch的基本操作、神经网络、卷积神经网络和递归神经网络等内容，可以帮助全栈工程师理解和应用深度学习技术。课程中的实战案例，例如气温数据集回归、新闻数据集文本分类等，可以帮助全栈工程师将深度学习技术应用于实际的后端开发中，从而提升全栈工程师的竞争力。

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数据分析师

数据分析师利用数据分析工具和技术，从数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。数据分析师可以借助本课程学习PyTorch框架，并将其应用于数据分析任务中。本课程中介绍的线性回归、神经网络等内容，可以帮助数据分析师构建数据分析模型。课程中还介绍了Tensorboardx可视化展示模块，可以帮助数据分析师更好地理解模型的训练过程。通过学习本课程，数据分析师可以提升数据分析的能力和效率。

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量化分析师

量化分析师使用数学和统计模型来分析金融市场，为投资决策提供支持。量化分析师需要扎实的数学基础和编程能力。本课程可以帮助量化分析师掌握PyTorch框架，并将其应用于金融数据分析中。课程覆盖了线性回归、神经网络等内容，可以帮助量化分析师构建金融预测模型。通过学习本课程，量化分析师可以提升金融数据分析的能力和效率。

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前端工程師

前端工程师负责构建用户界面和交互体验。前端工程师使用各种前端技术（例如HTML、CSS、JavaScript）来构建用户界面。本课程可能对前端工程师有帮助，因为它介绍了Tensorboardx可视化展示模块，这可以帮助前端工程师更好地理解模型的训练过程。前端工程师也可以将深度学习模型集成到前端应用中，从而提供更智能的用户体验。

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