零基础入门PyTorch深度学习

 1. 为什么选择PyTorch开启深度学习之旅   
PyTorch作为当前最受欢迎的深度学习框架之一，以其动态计算图和简洁的API设计著称。本课程从最基础的神经网络原理讲起，逐步深入到卷积神经网络、循环神经网络等高级内容，特别适合零基础学习者。002-1-神经网络要完成的任务分析等章节将帮你建立完整的知识体系，避免"只见树木不见森林"的学习困境。   

 2. 理论+实战双轨教学体系   
课程采用独特的"理论推导+代码实现"模式，在讲解004-3-损失函数计算方法等核心概念时，会同步演示实际代码编写。通过034-6-训练基本分类模型等23个实战项目，你将掌握数据预处理、模型构建、训练优化的完整流程，这种学以致用的方式能显著提升学习效率。   

 3. 重点攻克计算机视觉与NLP难题   
针对图像处理和自然语言处理两大热门领域，课程专门设置011-1-卷积神经网络概述和019-1-RNN网络结构原理等章节。特别是069-1-视觉transformer任务解读这部分内容，将带你了解当前最前沿的注意力机制实现方法，这些技能在图像分类、文本生成等实际项目中至关重要。   

 4. 工业级项目开发全流程揭秘   
从053-4-Dataloader加载数据到068-3-Flask模型部署，课程完整再现了企业级AI项目的开发流程。你会学习到如何将训练好的模型封装为可调用的API服务，这种端到端的项目经验正是许多初学者最欠缺的。042-3-卷积网络训练等实战环节将大幅提升你的工程化能力。   

 5. 深度学习的避坑指南   
课程特别总结了新手常见的认知误区，比如在009-8-神经元个数作用中纠正"层数越多越好"的错误观念，在035-7-参数影响分析中揭示超参数调优的底层逻辑。这些经验分享能帮你节省大量试错时间，快速达到专业开发者水平。   

通过这套系统化课程，你不仅能理解深度学习的数学原理，更能掌握PyTorch框架的工程实践能力。从理论推导到项目部署，从计算机视觉到自然语言处理，这门课将为你打开AI开发的大门。

资源目录列表：

├─零基础入门实战深度学习Pytorch
│  ├─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