【Udemy中英字幕】Deep Learning with Python and Pytorch Coding Bootcamp

使用 Python 和 Pytorch 编码训练营进行深度学习

使用 Python 进行深度学习，用于对象检测、姿势估计、分类、语义和实例分割。

讲师：Dr. Mazhar Hussain

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您将学到什么

• 使用 Python 和 Pytorch 进行深度学习完整指南
• 机器学习到深度学习范式转变的关键概念
• 使用 Python 从头开始​​编写人工深度神经网络代码
• 使用 Python 从头开始​​编写深度卷积神经网络代码
• 使用 Python 进行深度预训练模型的迁移学习
• 使用 Python 进行深度学习进行图像分类
• 使用 Python 进行深度学习姿势估计
• 使用 Python 进行深度学习实例分割
• 使用 Python 进行深度学习进行语义分割
• 使用 Python 进行深度学习进行对象检测
• 为实际应用训练、测试和部署深度学习模型
• 使用 Python 计算性能指标（准确率、精确率、召回率、IOU）

探索相关主题

• 深度学习
• 数据科学
• 发展

要求

• 您将学习从 Python 深度学习基础到高级所需的一切知识。
• 一个 Google Gmail 帐户，开始使用 Google Colab 编写 Python 代码

描述

通过我们的综合课程“使用 Python 进行深度学习”释放人工智能的力量。本课程旨在改变您对机器学习的理解，带您踏上深度学习世界的旅程。无论您是初学者还是经验丰富的程序员，本课程都将为您提供使用 Python 和 PyTorch 构建、训练和部署深度学习模型的基本技能和知识。深度学习是生成式 AI、机器人技术、自然语言处理、图像识别和人工智能突破性进步的驱动力。通过参加本课程，您将获得将 Python 技能应用于深度学习的实践知识和动手经验

课程大纲

1. 深度学习简介

   • 理解从机器学习到深度学习的范式转变

   • 深度学习的关键概念

   • 设置深度学习的 Python 环境

2. 人工深度神经网络：用 Python 从头开始​​编码

   • 人工神经网络基础

   • 从头开始构建和训练神经网络

   • 实现前向和后向传播

   • 使用梯度下降优化神经网络

3. 深度卷积神经网络：用 Python 从头开始​​编码

   • 卷积神经网络 (CNN) 简介

   • 从头开始构建和训练 CNN

   • 了解卷积层、池化和激活函数

   • 将 CNN 应用于图像数据

4. 使用 Python 进行深度预训练模型的迁移学习

   • 迁移学习的概念及其好处

   • 使用预训练模型完成新任务

   • 微调和调整预训练模型

   • 迁移学习的实际应用

5. 使用 Python 进行深度学习进行图像分类

   • 图像分类技术

   • 构建图像分类模型

   • 评估和改进模型性能

   • 部署图像分类模型

6. 使用 Python 进行深度学习姿势估计

   • 姿态估计简介

   • 建立和训练姿势估计模型

   • 使用深度学习进行人体姿势估计

7. 使用 Python 进行深度学习实例分割

   • 理解实例分割

   • 构建和训练实例分割模型

   • 图像中分割单个对象的技术

8. 使用 Python 进行深度学习进行语义分割

   • 语义分割的基础知识

   • 建立和训练语义分割模型

   • 将图像分割成有意义部分的技术

   • 语义分割的实际应用

9. 使用 Python 进行深度学习进行对象检测

   • 物体检测简介

   • 建立和训练物体检测模型

   • 检测和定位图像中的物体的技术

   • 实际用例和部署

谁应该报名？

• 初学者：具有基本编程知识并渴望深入学习的个人。

• 中级学习者：具有一定机器学习经验并希望提高深度学习和 PyTorch 技能的人。

• 专业人士：数据科学家、人工智能研究人员和软件工程师，希望提高他们在深度学习方面的专业知识并将其应用于现实问题。

您将获得什么

• 深度学习概念和技术的坚实基础

• 从头开始构建和训练各种深度学习模型的实践经验

• 熟练使用 Python 和 PyTorch 进行深度学习应用

• 能够实现和微调用于图像分类、姿势估计、分割和物体检测的高级模型

• 在现实场景中部署深度学习模型的实用知识

为什么选择这门课程？

• 全面的内容：涵盖广泛的深度学习主题和应用。

• 实践项目：实际的编码练习和真实世界的项目来巩固您的理解。

• 专家指导：向在深度学习和 Python 方面具有深厚专业知识的经验丰富的讲师学习。

• 灵活的学习：随时随地获取课程材料，按照自己的节奏学习。

立即报名，开始使用 Python 和 PyTorch 掌握深度学习的旅程。转变您的技能，在激动人心的人工智能领域开辟新的职业机会！

课程内见！

本课程适合哪些人：

• 本课程专为希望使用 Python 在深度学习方面打下坚实基础的人工智能爱好者而设计。
• 数据科学家、计算机视觉工程师、软件工程师和人工智能研究人员寻求提高他们在深度学习方面的专业知识。