【Udemy中英字幕】PyTorch for Deep Learning Computer Vision Bootcamp 2025

2025 年深度学习计算机视觉训练营的 PyTorch

掌握 PyTorch/Python 中的计算机视觉：从初学者到专业人士，提供卷积神经网络 (CNN) 方面的专家提示

讲师：Manifold AI Learning ®

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您将学到什么

• 掌握如何利用深度学习执行计算机视觉任务
• 学习使用 PyTorch
• 使用 Torch 库的卷积神经网络
• 建立对图像卷积运算的直觉
• 学习在包含 60000 张图像的 CIFAR10 数据集上实现 LeNet 架构

探索相关主题

要求

• 使用 Python 编程语言进行基础机器学习

描述

使用 PyTorch 深入研究计算机视觉：掌握深度学习、CNN 和 GPU 计算的实际应用 – 2024 年版”

释放深度学习在计算机视觉领域的潜力，突破性的进步将塑造技术的未来。探索从 Facebook 的图像标记和 Google Photo 的人物识别到欺诈检测和面部识别等各种应用。深入研究深度学习计算机视觉的核心操作，包括图像上的卷积运算，掌握从数字图像中提取有价值信息的技巧。

在本综合课程中，我们将重点介绍最广泛使用的深度学习框架之一 – PyTorch。PyTorch 被公认为产品原型和学术界的首选深度学习工具，它以其 Pythonic 特性、易学性、更高的开发人员生产力、通过 AutoGrad 进行图形计算的动态方法以及高效计算的 GPU 支持而脱颖而出。

为什么选择 PyTorch？

1. Pythonic：PyTorch 与 Python 编程语言无缝衔接，为学习者提供自然直观的体验。

2. 易于学习：PyTorch 的简单性使其适合初学者，从而实现了平稳的学习曲线。

3. 更高的开发人员生产力：PyTorch 的设计优先考虑开发人员的生产力，提高构建和试验模型的效率。

4. 图形计算的动态方法 – AutoGrad：PyTorch 通过 AutoGrad 实现的动态计算图可实现灵活高效的模型开发。

5. GPU 支持：PyTorch 提供 GPU 支持以加速计算，提高处理大型数据集和复杂模型的性能。

课程亮点：

• 获得对 PyTorch 的基础了解，这对于深入学习世界至关重要。

• 学习 GPU 编程并探索如何访问免费的 GPU 资源以实现高效学习。

• 掌握 PyTorch 的 AutoGrad 功能，这是动态图计算的关键方面。

• 使用 PyTorch 实现深度学习模型，从理论过渡到实际应用。

• 探索 PyTorch 中卷积神经网络 (CNN) 的基础知识，这是计算机视觉任务的基本架构。

• 将 CNN 应用于真实世界的数据集，通过实际应用积累实践经验。

我们的方法：

我们相信，真正的学习不仅限于理论理解，还包括通过实际应用建立信心。在整个课程中，我们在每个部分末尾都安排了作业，让您可以衡量自己的进步并巩固学习成果。我们希望让您掌握所需的技能和信心，从而驾驭计算机视觉深度学习这一充满活力的领域。

与 Manifold AI Learning 一起踏上这段旅程，创新与教育在这里相遇。我们期待着您加入课程并见证您的成功。祝您好运！

• 流形人工智能学习

本课程适合哪些人：

• 软件开发人员
• 机器学习从业者
• 数据科学家
• 任何有兴趣学习 PyTorch 的人
• 对深度学习感兴趣的任何人