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深度学习框架【PyTorch】，全面掌握
课程目录
第一章：PyTorch框架基本使用10节课2小时41分2个配套素材开始学习
了解PyTorch框架的基本概念，学习PyTorch框架介绍、配置安装、以及如何使用神经网络进行分类和回归预测。
第二章：图像识别模型实战20节课3小时48分3个配套素材开始学习
本章将深入讲解卷积网络参数解读分析、图像识别模型训练策略，以及如何使用PyTorch框架进行Flask部署，同时还会介绍如何使用DataLoader自定义数据集制作。
第三章：LSTM文本分类实战9节课1小时42分1个配套素材开始学习
深入理解LSTM文本分类的基本概念，了解数据集的处理流程、训练模型所需的基本配置参数，以及如何进行字符预处理转换ID。通过实战更好地掌握LSTM网络结构的基本定义、预测结果输出以及模型训练任务。
第四章：对抗生成网络实战15节课1小时30分2个配套素材开始学习
了解对抗生成网络架构原理和实战解析，并能够使用基于CycleGan的开源项目进行图像合成。
第六章：3D数据处理与视频分类
本章将介绍3D卷积原理的基本概念，了解UCF101动作识别数据集的简介，以及如何使用PyTorch框架进行视频数据预处理方法和数据Batch制作方法。并将能够训练3D卷积网络模型并测试其效果。
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