PyTorch深度学习实战课

 1. 为什么选择这门AI实战课程   
零基础也能快速入门人工智能领域，本课程通过52节实战教学视频，系统讲解深度学习与PyTorch框架的核心技术。从神经网络基础到Transformer进阶应用，课程采用"理论+代码"双驱动模式，特别适合想掌握计算机视觉、自然语言处理等AI技术的开发者。   

课程独创的"三步进阶法"（基础原理→框架实战→项目部署）能帮助学员避开常见学习误区，真正理解反向传播、注意力机制等关键概念的实际应用场景。   

 2. 课程核心内容解析   
模块化知识体系覆盖深度学习全流程：   

- 神经网络底层原理（前向传播、损失函数计算等8大核心知识点）   

- 卷积神经网络实战（参数共享、池化层等6大关键技术）   

- Transformer架构详解（QKV机制、位置编码等BERT训练核心）   

- PyTorch框架深度应用（GPU加速、Dataloader等工程实践）   

- 完整项目实战（图像分类、文本处理、模型部署3大典型场景）   

特别值得关注的是第069-077节，通过拆解Vision Transformer源码，带你看懂当下最热门的AI模型实现细节。   

 3. 与众不同的教学特色   
不同于传统理论课，本课程突出"即学即用"特色：   

- 每个知识点都配套可运行的代码案例（如第034节完整训练分类模型）   

- 包含数据增强、迁移学习等工业级技巧（第044-051节）   

- 演示Flask模型部署全流程（第066-068节服务端开发实战）   

- 提供DEBUG过程实录（第071节源码调试技巧）   

课程特别强化工程思维培养，例如第053-056节详细讲解如何用Dataloader高效处理海量数据，这是许多入门课程容易忽略的实战要点。   

 4. 适合哪些人群学习   
本课程经过精心设计，特别适合：   

✓ 想转行AI开发但缺乏系统路径的编程爱好者   

✓ 需要快速掌握PyTorch框架的计算机专业学生   

✓ 从事算法研究但想加强工程实现能力的研究人员   

✓ 计划将深度学习应用于实际业务的开发工程师   

课程对数学基础要求友好，重点培养"用代码理解理论"的能力。例如第013节用可视化演示卷积计算流程，第022节通过实例解析QKV矩阵的生成逻辑。   

 5. 课程资源与学习支持   
全套课程包含7大实战项目、15个配套代码库，覆盖：   

- 图像分类（ResNet/VGG等经典网络实现）   

- 文本处理（LSTM字符预测实战）   

- 模型优化（学习率衰减、Dropout等12种调参技巧）   

- 注意力机制（从Self-attention到多头注意力完整实现）   

所有案例均提供可复现的工程文件，包括第042节的卷积网络训练代码、第064节的LSTM预测模块等关键资源。

资源目录列表：

├─零基础AI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