【Udemy中英字幕】Practical Deep Learning: Master PyTorch in 15 Days

实用深度学习：15 天掌握 PyTorch

从零开始，建立自己的模型：通过实践项目学习 PyTorch。无需任何经验。

讲师：Jannis Seemann

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您将学到什么

• 15 天 PyTorch 精通路线图：在结构化的时间轴中构建、训练和部署深度学习模型 – 从初学者到专业人士
• 实践项目重点：创建真实世界的应用程序，如垃圾邮件过滤器、图像分类器和价格预测器
• 实际部署专业知识：使用 Gradio 将模型转换为交互式应用程序，以获得即时的实际结果
• 从基础到高级：深入研究神经元、CNN、迁移学习等。轻松掌握 PyTorch
• 有效的数据处理：了解如何预处理、优化和评估各种数据类型（图像、文本等）
• 边学边玩：包含许多互动测验和实践考试
• 利用 ResNet 的迁移学习功能进行高级分类
• 掌握基本工具：Python、PyTorch、Jupyter 和 Visual Studio Code

探索相关主题

要求

• 基本 Python 知识：您应该能够轻松编写简单的 Python 脚本并理解常见的数据类型、循环和函数。
• 无需先前的 AI/深度学习经验：我们将从头开始，因此欢迎初学者。
• 可靠的互联网连接和计算机：您需要下载 Python、PyTorch 和相关工具，并可能需要探索基于云的资源。
• 愿意学习和尝试：您的好奇心和积极性是最重要的先决条件。其他所有事情，我们都会逐步指导您。

描述

您是否曾看到人工智能自动对图片进行分类或检测垃圾邮件，并想过“我希望我也能这样做”？您是否曾好奇过垃圾邮件过滤器是如何工作的？或者您是否想亲手掌握深度学习？ 

通过本课程，您将学习如何在短短 15 天内构建和部署自己的深度学习模型 – 在每一步中获得实践的动手经验。

为什么要开设这门课程？

从第一天开始，您就会熟悉现代人工智能的基本概念。没有空谈，没有无尽的理论 – 您将通过构建垃圾邮件过滤器或图像检测等真实项目来学习。到最后，您不仅会知道什么是神经元和神经网络 – 您还可以训练、改进它们并将其应用于真正重要的项目。

本课程适合哪些人？

• 渴望进入人工智能和深度学习领域的绝对初学者。

• 希望通过实际项目来加强其投资组合的数据爱好者。

• 希望加深 PyTorch 和模型部署技能的开发人员和数据科学家。

• 任何渴望获得清晰路线图来一天天掌握深度学习的人。

这门课程有何独特之处？

• 逐日进展：遵循结构化的 15 天计划，确保您永远不会感到迷茫或不知所措。

• 真实世界项目：预测二手车价格、检测短信中的垃圾邮件、对手写数字进行分类、识别时尚物品——全部使用深度学习技术。

• 现代工具和框架：掌握 PyTorch 等行业标准工具，深入研究 CNN、使用 ResNet 进行迁移学习等。

• 实际部署：了解如何使用 Gradio 将训练有素的模型转变为交互式应用程序，让您的项目真正变得生动。

在本课程结束时，您将：

• 自信地实施、训练和评估深度学习模型。

• 了解如何准备和处理各种类型的数据，从文本到图像。

• 了解如何改进和优化您的模型以获得更好的性能。

• 准备好部署您的 AI 解决方案，使其可供真实用户访问和交互。

无需经验

无论您是编程新手还是刚进入 AI 领域的数据分析师，本课程都会从最基础的部分开始讲解。课程将指导您安装 Python、PyTorch 和设置编码环境，直至在 GPU 上训练成熟的神经网络。

准备开始

如果您一直想涉足深度学习，现在就是您的机会。立即报名，和我一起踏上实践之旅，这将改变您看待和构建 AI 解决方案的方式。在 15 天内，您将从好奇的初学者变成自豪的深度学习实践者 – 并有真实的项目可以证明这一点。

本课程适合哪些人：

• 渴望进入人工智能和深度学习领域的绝对初学者。
• 希望通过实际项目来加强其投资组合的数据爱好者。
• 希望加深 PyTorch 和模型部署技能的开发人员和数据科学家。
• 任何渴望获得清晰路线图来一天天掌握深度学习的人。