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网易云课堂 Pytorch深度学习入门与实战

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54cxylm 发表于 2022-9-4 17:38:34 | 显示全部楼层 |阅读模式

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网易云课堂 Pytorch深度学习入门与实战

知识精讲 课程种类
25 课时
中级难度
日月 课程讲师

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课程简介

课程目录

希望学习人工智能的
希望学习深度学习的
希望学习Pytorch的
简单介绍常见目标检测算法、PyTorch内置的目标检测模块，并用实例演示了使用PyTorch预训练的目标检测模块对图片做目标检测的方法及预测结果的可视化

免费试看:https://www.aliyundrive.com/s/PxsJWfioLgK 提取码: fg56

├──文档
| ├──参考代码和部分数据集
| ├──Miniconda3和conda配置文件.zip 50.54M
| ├──unet_model权重_建议还是自己训练.zip 122.07M
| ├──VC_redist.x64.exe 14.28M
| ├──常见预训练模型权重.zip 827.58M
| ├──大型数据集.zip 2.97G
| ├──课件.zip 7.08M
| └──文本分类数据集.zip 1.44M
├──章节1 Pytorch概述
| ├──1-1 Pytorch框架简介.mp4 12.64M
| ├──1-2 环境搭建和CPU版本的安装（最新 1.11 版本）.mp4 30.86M
| └──1-3 GPU版本的安装和使用测试.mp4 15.12M
├──章节10 Dataset数据输入
| ├──10-1 自定义输入Dataset类.mp4 276.18M
| ├──10-2 获取图片路径和标签.mp4 158.19M
| ├──10-3 创建四种天气数据集的Dataset.mp4 84.59M
| ├──10-4 创建输入并可视化.mp4 94.18M
| ├──10-5 划分测试数据和验证数据.mp4 171.53M
| └──10-6 灵活的使用Dataset类构建输入.mp4 94.60M
├──章节11 现代网络架构
| ├──11-1 Resnet和残差结构介绍.mp4 122.96M
| ├──11-10 创建特征Dataset和分类模型.mp4 159.13M
| ├──11-11 模型训练和预测简介.mp4 195.89M
| ├──11-12 Inception网络结构简介.mp4 122.97M
| ├──11-13 Inception结构代码实现(一).mp4 211.53M
| ├──11-14 Inception结构代码实现(二).mp4 185.70M
| ├──11-15 Inception结构应用和优化—Googlenet和inception_v3简介.mp4 81.60M
| ├──11-2 Resnet结构代码实现(一).mp4 138.55M
| ├──11-3 Resnet结构代码实现(二).mp4 151.81M
| ├──11-4 DenseNet模型简介.mp4 103.08M
| ├──11-5 DenseNet提取图片特征—获取图片和标签.mp4 231.88M
| ├──11-6 类别编码、划分测试数据和训练数据.mp4 117.13M
| ├──11-7 创建输入Dataset.mp4 150.30M
| ├──11-8 创建Dataloader并可视化.mp4 62.82M
| └──11-9 使用DenseNet卷积提取特征.mp4 78.10M
├──章节12 简单图像定位
| ├──12-1 常见图像处理任务和图像定位原理.mp4 120.36M
| ├──12-2 图像定位实例—数据观察与理解.mp4 197.54M
| ├──12-3 目标值得解析和可视化.mp4 126.79M
| ├──12-4 数据集路径读取与筛选.mp4 105.58M
| ├──12-5 解析xml目标值.mp4 86.12M
| ├──12-6 创建Dataset.mp4 140.53M
| ├──12-7 创建dataloader和图像可视化.mp4 99.19M
| ├──12-8 创建图像定位模型.mp4 111.93M
| └──12-9 图像定位模型训练和预测.mp4 107.18M
├──章节13 Unet 图像语义分割
| ├──13-1 图像语义分割简介.mp4 78.63M
| ├──13-10 前向传播部分.mp4 119.43M
| ├──13-11 模型训练-.mp4 120.16M
| ├──13-12 模型测试.mp4 126.15M
| ├──13-13 模型预测.mp4 91.67M
| ├──13-2 UNET语义分割结构介绍.mp4 115.26M
| ├──13-3 语义分割输入输出反卷积和Iou指标.mp4 82.45M
| ├──13-4 Unet 语义分割数据观察.mp4 108.99M
| ├──13-5 创建dataset输入.mp4 176.88M
| ├──13-6 创建和测试dataset并绘图.mp4 99.49M
| ├──13-7 下采样模型-.mp4 107.90M
| ├──13-8 上采样模型.mp4 119.39M
| └──13-9 unet模型初始化部分.mp4 144.42M
├──章节14 LinkNet图像语义分割模型
| ├──14-1 LinkNet 图像语义分割简介.mp4 81.02M
| ├──14-10 模型前向传播.mp4 82.91M
| ├──14-11 模型训练和Iou指标.mp4 89.27M
| ├──14-2 无视频(课后作业,大家自己写出这个模型).mp4 43.46M
| ├──14-3 代码组织结构.mp4 85.64M
| ├──14-4 卷积模块.mp4 98.42M
| ├──14-5 反卷积.mp4 115.27M
| ├──14-6 编码器模块.mp4 123.83M
| ├──14-7 解码器模块.mp4 106.57M
| ├──14-8 输入和编码部分初始化.mp4 98.50M
| └──14-9 解码器和输出部分初始化.mp4 100.69M
├──章节15 图像语义分割中对一般标注图片的处理
| ├──15-1Softmax多分类与鸢尾花数据集预处理.mp4 157.03M
| ├──15-2多分类模型创建与损失函数.mp4 142.84M
| └──15-3多分类模型训练与调试.mp4 230.82M
├──章节16 简单文本分类与词嵌入表示
| ├──16-1 文本表示与词嵌入.mp4 85.94M
| ├──16-10 MNIST数据集全连接模型训练.mp4 156.83M
| ├──16-2 文本向量化流程与分词.mp4 86.08M
| ├──16-3 文本向量化实现.mp4 122.44M
| ├──16-4 简单文本分类.mp4 106.32M
| ├──16-5 认识手写数据集MNIST.mp4 163.06M
| ├──16-6 创建词表-认识数据集.mp4 110.03M
| ├──16-7 模型训练.mp4 139.98M
| ├──16-8 使用预训练的词向量.mp4 136.76M
| └──16-9 MNIST数据集的下载和使用.mp4 182.36M
├──章节17 RNN循环神经网络基础
| ├──17-1 Rnn循环神经网络介绍.mp4 84.59M
| ├──17-10 GRU网络简介.mp4 28.69M
| ├──17-11 Lstm 高价API.mp4 156.27M
| ├──17-2 编写通用训练函数（一）.mp4 205.63M
| ├──17-3 编写通用训练函数（二）.mp4 256.20M
| ├──17-4 RnnCell在序列上展开模型实现.mp4 190.55M
| ├──17-6 RnnCell简单文本分类模型.mp4 146.20M
| ├──17-8 Lstm网络简介.mp4 59.73M
| └──17-9 LstmMcell实现文本分类.mp4 93.61M
├──章节18 文本分类实例
| ├──18-1 twitter 评论情绪分类-数据读取与观察.mp4 146.89M
| ├──18-2 twitter 评论情绪分类-创建词表.mp4 111.25M
| ├──18-3 划分训练测试数据，创建dataset.mp4 74.52M
| ├──18-4 基础文本分类模型.mp4 73.72M
| ├──18-5 Lstm 文本分类模型.mp4 188.42M
| ├──18-6（案例二）中文外卖评论情绪分类-上.mp4 134.12M
| ├──18-7（案例二）中文外卖评论情绪分类-下.mp4 123.94M
| └──18-8 RNN的优化方法.mp4 107.73M
├──章节19 文本与注意力
| ├──19-1 循环神经网络其他应用及seq2seq简介.mp4 61.44M
| ├──19-2 注意力机制简介.mp4 70.31M
| ├──19-3 自注意力机制简介.mp4 82.45M
| ├──19-4 Transformer 模型简介.mp4 165.47M
| └──19-5 Transformer 提取特征实现文本分类小实例.mp4 99.12M
├──章节2 深度学习基础与线性回归实例
| ├──2-1 机器学习基础-线性回归模型原理.mp4 15.05M
| ├──2-2 入门实例——PyTorch模型的创建.mp4 30.20M
| └──2-3 入门实例——模型的训练与预测.mp4 32.87M
├──章节20 RNN序列预测实例——北京空气质量预测
| ├──20-1 北京空气质量数据读取与观察.mp4 139.42M
| ├──20-2 北京空气质量数据预处理（二）.mp4 95.21M
| ├──20-3 北京空气质量数据预处理（三）.mp4 159.69M
| ├──20-4 北京空气质量数据预处理（四）.mp4 92.95M
| ├──20-5 创建模型 Dataset 输入.mp4 80.01M
| ├──20-6 创建序列预测模型.mp4 100.61M
| ├──20-7 模型的训练和预测.mp4 176.06M
| └──20-8 模型预测演示.mp4 186.48M
├──章节21 Tensorboard 可视化
| ├──21-1 Tensorboard 安装与导入.mp4 87.80M
| ├──21-2 Tensorboard 可视化.mp4 68.63M
| ├──21-3 Tensorboadr 网络模型结构可视化.mp4 68.28M
| └──21-4 标量数据可视化.mp4 80.31M
├──章节22 一维卷积网络
| ├──22-1 一维卷积原理与网络结构.mp4 92.20M
| ├──22-2 中文分词.mp4 109.09M
| ├──22-3 创建词表.mp4 95.97M
| ├──22-4 划分数据集.mp4 108.08M
| ├──22-5 批处理函数.mp4 135.03M
| ├──22-6 模型初始化.mp4 118.45M
| └──22-7 模型前向传播与训练.mp4 81.09M
├──章节23 语义分割图片的标注——Labelme使用教程
| ├──23-1 Labelme的安装和单张图片的标注.mp4 31.05M
| ├──23-2 从标注文件生成图像语义分割数据集.mp4 30.43M
| └──23-3 标注图片的读取和验证.mp4 23.84M
├──章节24 多任务学习
| ├──24-1 多任务学习简介.mp4 15.83M
| ├──24-2 多任务标签预处理.mp4 32.11M
| ├──24-3 创建dataset.mp4 47.09M
| ├──24-4 多任务模型创建(一).mp4 31.95M
| ├──24-5 多任务模型创建(二).mp4 16.92M
| └──24-6 多任务模型的训练.mp4 40.00M
├──章节25 目标识别与目标检测
| ├──25-1 目标识别综述——two_stage目标检测算法.mp4 22.87M
| ├──25-10 目标识别标注文件的解析（一）.mp4 48.70M
| ├──25-11 目标识别标注文件的解析（二）.mp4 24.69M
| ├──25-12 创建输入Dataset.mp4 54.40M
| ├──25-13 创建dataloader、初始化模型和优化器.mp4 42.37M
| ├──25-14 目标识别的模型训练.mp4 34.37M
| ├──25-15 目标识别的模型预测.mp4 47.89M
| ├──25-2 目标识别综述——one_stage目标检测算法.mp4 31.84M
| ├──25-3 PyTorch内置的目标检测模块.mp4 22.17M
| ├──25-4 使用PyTorch内置目标检测模块.mp4 24.65M
| ├──25-5 目标识别预测结果解读与可视化.mp4 33.77M
| ├──25-6 PyTorch目标检测的使用.mp4 29.40M
| ├──25-7 目标检测的图像标注.mp4 22.59M
| ├──25-8 标注自有数据集并安装所需的库.mp4 34.70M
| └──25-9 修改PyTorch内置目标检测模型的输出.mp4 29.32M
├──章节3 PyTorch张量基础
| ├──3-1 张量初始化与张量类型.mp4 24.37M
| ├──3-2 张量随机值、移动张量到设备.mp4 17.80M
| ├──3-3 数据类型转换、张量运算.mp4 32.36M
| ├──3-4 张量变形.mp4 14.79M
| ├──3-5 张量的微分运算.mp4 34.89M
| └──3-6 入门实例模型的分解写法.mp4 34.92M
├──章节4 逻辑回归与二分类问题
| ├──4-1 二分类示例——逻辑回归与交叉熵.mp4 24.21M
| └──4-2 逻辑回归模型的创建与训练.mp4 38.59M
├──章节5 多层感知器
| ├──5-1 多层感知器简介.mp4 12.94M
| ├──5-2 激活函数.mp4 16.64M
| ├──5-3 多层感知器实例-数据预处理.mp4 35.07M
| ├──5-4 多层感知器模型创建.mp4 19.28M
| ├──5-5 多层感知器模型改写与解释.mp4 23.06M
| ├──5-6 多层感知器模型训练.mp4 17.90M
| ├──5-7 使用Dataset和Dataloader加载模型数据.mp4 29.43M
| ├──5-8 划分验证数据和测试数据.mp4 32.35M
| └──5-9 添加正确率和验证数据.mp4 44.92M
├──章节6 多分类问题与通用训练函数
| ├──6-1 多分类问题与Softmax.mp4 6.04M
| ├──6-10 通用的 fit 训练函数.mp4 32.74M
| ├──6-2 torchvision加载内置数据集.mp4 28.47M
| ├──6-3 创建dataloader.mp4 30.53M
| ├──6-4 MNIST多分类模型创建.mp4 31.97M
| ├──6-5 模型输出与损失函数.mp4 30.84M
| ├──6-6 模型初始化和优化器.mp4 17.45M
| ├──6-7 通用训练函数.mp4 29.61M
| ├──6-8 通用测试函数和训练循环.mp4 33.41M
| └──6-9 模型的训练与简单优化思路.mp4 15.86M
├──章节7 基础部分综述
| ├──7-1 梯度下降算法与学习速率.mp4 21.51M
| ├──7-2 反向传播算法与优化器.mp4 20.55M
| ├──7-3 基础部分知识点总结.mp4 33.88M
| └──7-4 基础部分作业——Fashion-MNIST数据分类.mp4 6.12M
├──章节8 计算机视觉基础
| ├──8-1 4超参数选择原则.mp4 56.63M
| ├──8-1 什么是卷积.mp4 139.92M
| ├──8-10 Dropout抑制过拟合.mp4 89.52M
| ├──8-11 Dropout代码实现-.mp4 173.38M
| ├──8-12 批标准化(Batch Normalization)简介.mp4 111.44M
| ├──8-13 Batch Normalization层的代码实现.mp4 172.49M
| ├──8-2 卷积模型的整体架构.mp4 119.92M
| ├──8-3 卷积模型解决手写数字分类.mp4 351.19M
| ├──8-4 使用GPU加速训练.mp4 225.86M
| ├──8-5 卷积模型基础实例—四种天气数据集.mp4 343.65M
| ├──8-6 读取、预处理图片并创建Dataset.mp4 112.08M
| ├──8-7 创建Dataloader和可视化图片.mp4 202.97M
| ├──8-8 四种天气分类模型的创建.mp4 185.80M
| └──8-9 卷积模型的训练.mp4 110.73M
└──章节9 预训练模型（迁移学习）
| ├──9-1 预训练模型与VGG架构.mp4 151.68M
| ├──9-2 预训练模型的使用介绍.mp4 109.67M
| ├──9-3 预训练模型VGG的代码实现.mp4 152.14M
| ├──9-4 图像数据增强.mp4 228.33M
| ├──9-5 学习速率衰减.mp4 160.28M
| ├──9-6 RESNET预训练模型.mp4 180.71M
| ├──9-7 微调与迁移学习.mp4 166.68M
| └──9-8 模型权重保存.mp4 222.87M

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123457150 发表于 2022-9-4 17:38:34 | 显示全部楼层

回个帖子，下班咯~

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白龙江左岸 发表于 2022-9-8 09:51:05 | 显示全部楼层

顶起顶起顶起

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我心永恒760 发表于 2022-9-10 19:03:25 | 显示全部楼层

围观围观

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缥缈的绽放山 发表于 2022-10-16 17:14:05 | 显示全部楼层

顶

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俏蝶吹 发表于 2022-10-22 17:43:33 | 显示全部楼层

不错支持一个了

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123457166 发表于 2022-10-31 14:57:52 | 显示全部楼层

不错支持一个了

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wpwexx127388 发表于 2022-11-11 21:38:22 | 显示全部楼层

纯粹路过，没任何兴趣，仅仅是看在老用户份上回复一下

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驳论王洪qa 发表于 2022-11-18 20:29:08 | 显示全部楼层

我也来顶一下..

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王建新1 发表于 2022-11-22 22:10:08 | 显示全部楼层

传说中的沙发？？？哇卡卡

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