零基础掌握AI深度学习与PyTorch实战

 1. 为什么选择这门PyTorch深度学习课程？   
适合零基础学员的系统教程，从神经网络基础到Transformer实战，覆盖图像识别、文本处理等6大应用场景。课程采用"理论讲解+代码复现"双轨模式，200分钟详细拆解反向传播、注意力机制等核心概念，配合可视化分析帮助理解抽象算法原理。   

 2. 课程核心内容模块解析   
五大技术板块层层递进：   

- 神经网络基础：前向传播/反向传播/参数更新全流程   

- CNN实战：卷积计算/池化层/经典网络架构   

- RNN与注意力机制：从LSTM到Transformer完整演进   

- PyTorch框架：GPU加速/数据加载/迁移学习技巧   

- 企业级项目：Flask模型部署/视觉Transformer实现   

 3. 与众不同的教学特色   
手把手项目驱动教学，每个理论章节配套实战案例：   

- 使用Dataloader高效处理图像数据   

- 基于LSTM的文本分类任务完整实现   

- 通过BERT训练方式理解预训练模型本质   

- 从零复现Self-Attention计算全过程   

 4. 学员能收获哪些实用技能？   
掌握工业级开发能力：   

- 熟练使用PyTorch构建深度学习模型   

- 理解超参数对模型效果的影响规律   

- 学会诊断网络训练问题的解决方法   

- 掌握模型部署到生产环境的完整流程   

 5. 适合哪些人群学习？   
- 想转行AI开发但缺乏系统知识的初学者   

- 需要快速掌握PyTorch框架的在校学生   

- 希望理解深度学习底层原理的技术爱好者   

- 从事计算机视觉/NLP开发的进阶学习者   

通过本课程，你将从代码层面真正理解深度学习的工作机制，告别"调包侠"困境。所有案例提供可复用的工程代码，学完后可直接应用于实际项目开发。

资源目录列表：

├─【技术课程分享】从入门到精通，0基础学习AI深度学习+Pytorch，实战案例视频教程
│  ├─001-课程介绍.mp4
│  ├─002-1-神经网络要完成的任务分析.mp4
│  ├─003-2-模型更新方法解读.mp4
│  ├─004-3-损失函数计算方法.mp4
│  ├─005-4-前向传播流程解读.mp4
│  ├─006-5-反向传播演示.mp4
│  ├─007-6-神经网络整体架构详细拆解.mp4
│  ├─008-7-神经网络效果可视化分析.mp4
│  ├─009-8-神经元个数的作用.mp4
│  ├─010-9-预处理与dropout的作用.mp4
│  ├─011-1-卷积神经网络概述分析.mp4
│  ├─012-2-卷积要完成的任务解读.mp4
│  ├─013-3-卷积计算详细流程演示.mp4
│  ├─014-4-层次结构的作用.mp4
│  ├─015-5-参数共享的作用.mp4
│  ├─016-6-池化层的作用与效果.mp4
│  ├─017-7-整体网络结构架构分析.mp4
│  ├─018-8-经典网络架构概述.mp4
│  ├─019-1-RNN网络结构原理与问题.mp4
│  ├─020-2-注意力结构历史故事介绍.mp4
│  ├─021-3-self-attention要解决的问题.mp4
│  ├─022-4-QKV的来源与作用.mp4
│  ├─023-5-多头注意力机制的效果.mp4
│  ├─024-6-位置编码与解码器.mp4
│  ├─025-7-整体架构总结.mp4
│  ├─026-8-BERT训练方式分析.mp4
│  ├─027-1-PyTorch框架与其他框架区别分析.mp4
│  ├─028-2-CPU与GPU版本安装方法解读.mp4
│  ├─029-1-数据集与任务概述.mp4
│  ├─030-2-基本模块应用测试.mp4
│  ├─031-3-网络结构定义方法.mp4
│  ├─032-4-数据源定义简介.mp4
│  ├─033-5-损失与训练模块分析.mp4
│  ├─034-6-训练一个基本的分类模型.mp4
│  ├─035-7-参数对结果的影响.mp4
│  ├─036-1-任务与数据集解读.mp4
│  ├─037-2-参数初始化操作解读.mp4
│  ├─038-3-训练流程实例.mp4
│  ├─039-4-模型学习与预测.mp4
│  ├─040-1-输入特征通道分析.mp4
│  ├─041-2-卷积网络参数解读.mp4
│  ├─042-3-卷积网络模型训练.mp4
│  ├─043-1-任务分析与图像数据基本处理.mp4
│  ├─044-2-数据增强模块.mp4
│  ├─045-3-数据集与模型选择.mp4
│  ├─046-4-迁移学习方法解读.mp4
│  ├─047-5-输出层与梯度设置.mp4
│  ├─048-6-输出类别个数修改.mp4
│  ├─049-7-优化器与学习率衰减.mp4
│  ├─050-8-模型训练方法.mp4
│  ├─051-9-重新训练全部模型.mp4
│  ├─052-10-测试结果演示分析.mp4
│  ├─053-4-实用Dataloader加载数据并训练模型.mp4
│  ├─054-1-Dataloader要完成的任务分析.mp4
│  ├─055-2-图像数据与标签路径处理.mp4
│  ├─056-3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp4
│  ├─057-1-数据集与任务目标分析.mp4
│  ├─058-2-文本数据处理基本流程分析.mp4
│  ├─059-3-命令行参数与DEBUG.mp4
│  ├─060-4-训练模型所需基本配置参数分析.mp4
│  ├─061-5-预料表与字符切分.mp4
│  ├─062-6-字符预处理转换ID.mp4
│  ├─063-7-LSTM网络结构基本定义.mp4
│  ├─064-8-网络模型预测结果输出.mp4
│  ├─065-9-模型训练任务与总结.mp4
│  ├─066-1-基本结构与训练好的模型加载.mp4
│  ├─067-2-服务端处理与预测函数.mp4
│  ├─068-3-基于Flask测试模型预测结果.mp4
│  ├─069-1-视觉transformer要完成的任务解读.mp4
│  ├─070-1-项目源码准备.mp4
│  ├─071-2-源码DEBUG演示.mp4
│  ├─072-3-Embedding模块实现方法.mp4
│  ├─073-4-分块要完成的任务.mp4
│  ├─074-5-QKV计算方法.mp4
│  ├─075-6-特征加权分配.mp4
│  ├─076-7-完成前向传播.mp4
│  ├─077-8-损失计算与训练.mp4