欢迎来到使用 PyTorch 在 Python 中使用 ChatBot 和 ChatGPT 的完整人工智能训练营！本课程是您掌握人工智能、深度学习和 PyTorch 的一站式商店。无论您是初学者还是经验丰富的专业人士，这个全面的训练营都旨在提升您的技能并让您在 AI 领域获得竞争优势。

是什么让这门课程与众不同？

• 独家内容：深入研究其他任何地方在线都无法获得的材料和动手项目。

• 综合课程：涵盖从 PyTorch 的基础知识到 transformer 架构和 ChatBot 创建等高级主题的所有内容。

• 实践项目：将您的学习应用到旨在强化每个概念的实用真实项目中。

• 专家指导：向在 AI 和深度学习方面拥有丰富经验的讲师学习。

• 互动测验：通过测验测试您的知识，挑战您对每个部分的理解。

 课程概述：

•  第 1 部分：引言

  • 了解课程结构和目标。

• 第 2 部分：PyTorch 简介

  • 了解计算图、张量和张量运算。

  • 深入了解张量数据类型、数学运算和形状操作。

  • 了解 autograd 并执行就地操作。

• 第 3 部分：深度学习中的损失函数

  • 探索各种损失函数，例如 L1、L2、二进制交叉熵和 KL 散度。

• 第 4 部分：深度学习中的不同激活函数

  • 了解 ReLU、Leaky ReLU 和 PReLU 等激活函数的重要性。

• 第 5 部分：规范化和正则化

  • 了解正则化技术和规范化方法。

• 第 6 部分：AI 优化

  • 掌握优化技术，包括梯度下降和小批量 SGD。

• 第 7 部分：在 PyTorch 中构建神经网络

  • 使用 MNIST 数据集设计、训练和测试神经网络的分步指南。

• 第 8 部分：自定义 PyTorch 数据集和数据加载器

  • 创建并利用自定义数据集和数据加载器进行高效的数据处理。

• 第 9 部分：构建图像分类 CNN 模型

  • 构建、训练和可视化用于手写数字分类的 CNN 模型。

• 第 10 部分：使用 Transformer 架构构建 ChatBot

  • 了解和实施 ChatBot 开发的 transformer 架构的综合指南。

• 第 11 部分：使用预先训练的 ChatGPT 构建 ChatBot

  • 理解和微调预训练 ChatGPT 以用于问答 （Q&A） 目的的综合指南。

 为什么要注册？

在本课程结束时，您将：

• 对 AI 和深度学习基础知识有深入的了解。

• 熟练使用 PyTorch 执行各种机器学习任务。

• 能够构建和部署神经网络和 transformer 模型。

• 具备创建功能性 ChatBot 的技能。

本课程非常适合：

• 有抱负的数据科学家和机器学习工程师。

• 希望过渡到 AI 角色的软件开发人员。

• 寻求提高其 AI 技能的专业人士。

• 渴望了解尖端 AI 技术的爱好者。

立即注册，通过 AI 行业的独家内容和实践经验获得不公平的优势，让您与众不同！