内容 隐藏
1 使用 Google Colab 进行深度学习
2 Deep Learning with Google Colab
2.1 你将学到什么
2.2 要求
2.3 描述
2.4 本课程适合谁：

使用 Google Colab 进行深度学习

Deep Learning with Google Colab

在免费的集成环境中实施和训练深度学习模型

你将学到什么

  • 本课程涵盖了在 Google Colab 中使用 PyTorch 实现的深度学习项目的一般工作流程。课程结束时，学生将能够在自己的项目中熟练使用 Google Colab 和 PyTorch。学生还将学习各种深度学习模型和技术的理论基础，以及如何使用 PyTorch 实现它们。最后，课程结束时概述了一般深度学习以及如何思考该领域的问题；学生将对深度学习在人工智能领域发挥的作用有一个深入的了解。
  • 了解如何在深度学习项目中利用 Google Colab 作为在线计算平台，包括运行 Python 代码、使用免费 GPU 以及处理外部文件和文件夹
  • 了解深度学习项目的一般工作流程
  • 检查 PyTorch 提供的各种 API（数据集、建模、训练）以促进深度学习
  • 了解各种深度学习模型（例如卷积网络或残差网络）的理论基础以及它们解决的问题
  • 总体了解人工智能领域背景下的深度学习及其最佳实践

要求

  • 熟悉Python编程（包括类、函数、上下文管理器）
  • 基本线性代数和微积分（在讨论各种深度学习模型和技术时简要使用）

描述

本课程涵盖了在 Google Colab 中使用 PyTorch 实现的深度学习项目的一般工作流程。课程结束时，学生将能够在自己的项目中熟练使用 Google Colab 和 PyTorch。学生还将学习各种深度学习模型和技术的理论基础，以及如何使用 PyTorch 实现它们。最后，课程结束时概述了一般深度学习以及如何思考该领域的问题；学生将对深度学习在人工智能领域发挥的作用有一个深入的了解。

  • 了解如何在深度学习项目中利用 Google Colab 作为在线计算平台，包括运行 Python 代码、使用免费 GPU 以及处理外部文件和文件夹
  • 了解深度学习项目的一般工作流程
  • 检查 PyTorch 提供的各种 API（数据集、建模、训练）以促进深度学习
  • 了解各种深度学习模型（例如卷积网络或残差网络）的理论基础以及它们解决的问题
  • 总体了解人工智能领域背景下的深度学习及其最佳实践

本课程适合谁：

  • 对深度学习感兴趣的人工智能爱好者
  • 熟悉深度学习的程序员希望全面了解各种深度学习模型和技术
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