PyTorch 是 Facebook 开发的一个 Python 框架，用于开发和部署深度学习模型。它是当今最流行的深度学习框架之一。

在本课程中，您将学习开发深度学习模型并将其应用于您自己的数据所需的一切。涵盖了回归、分类、CNN、RNN、GAN、NLP、推荐系统等所有相关领域。此外，还介绍了最先进的模型和架​​构，例如Transformers、YOLOv7或ChatGPT 。

对我来说重要的是您学习基本概念以及如何实施这些技术。在我向您展示我的解决方案之前，您将面临独自解决问题的挑战。

在我的课程中我将教你：

• 深度学习简介
  • 高层次的理解
  • 感知器
  • 层数
  • 激活函数
  • 损失函数
  • 优化器
• 张量处理
  • 张量的创建和具体特征
  • 自动梯度计算（autograd）
• 建模介绍，包括。
  • 从头开始线性回归
  • 了解 PyTorch 模型训练
  • 批次
  • 数据集和数据加载器
  • 超参数调优
  • 保存和加载模型
• 分类模型
  • 多标签分类
  • 多类分类
• 卷积神经网络
  • CNN理论
  • 开发图像分类模型
  • 层尺寸计算
  • 图像变换
  • 使用 torchaudio 和频谱图进行音频分类
• 物体检测
  • 物体检测理论
  • 开发对象检测模型
  • YOLO v7、YOLO v8
  • 更快的 RCNN
• 风格转移
  • 风格转移理论
  • 开发自己的风格迁移模型
• 预训练模型和迁移学习
• 循环神经网络
  • 循环神经网络理论
  • 开发 LSTM 模型
• 具有矩阵分解的推荐系统
• 自动编码器
• 变形金刚
  • 了解 Transformers，包括 Vision Transformers (ViT)
  • 使 ViT 适应自定义数据集
• 生成对抗网络
• 半监督学习
• 自然语言处理（NLP）
  • 词嵌入简介
  • 神经网络的词嵌入
  • 开发基于 One-Hot 编码和 GloVe 的情感分析模型
  • 预训练NLP模型的应用
• 模型调试
  • 挂钩
• 模型部署
  • 部署策略
  • 部署到本地和云，特别是 Google Cloud
• 杂项主题
  • 聊天GPT
  • 残差网络
  • 极限学习机（ELM）

立即注册，学习一些最酷的技术，并利用新技能提升您的职业生涯。

此致，

伯特