0基础AI入门：深度学习与Pytorch实战

 1. 为什么选择这门AI入门实战课程？ 
适合零基础学员的系统教程从神经网络基础到Transformer实战，通过17小时视频拆解深度学习核心知识点。课程采用"理论讲解+代码演示"双轨模式，特别设计图像分类、文本处理等6大实战项目，帮助学员避开常见学习误区。 

 2. 课程核心内容模块解析 
四大技术板块层层递进：   

- 神经网络基础：前向传播、反向传播、损失函数等9个关键概念   

- 卷积神经网络实战：参数共享、池化层、经典网络架构解析   

- RNN与注意力机制：从BERT训练到多头注意力实现   

- PyTorch专项训练：框架安装、模型定义、迁移学习等12个实操技巧   

 3. 特色实战项目亮点 
课程包含计算机视觉与NLP全流程案例：   

• 图像分类任务中的Dataloader应用   

• LSTM文本数据处理实战   

• 基于Flask的模型部署演示   

• Vision Transformer完整实现过程   

每个项目均提供可复现的代码模板，特别适合需要快速产出成果的跨专业学习者。 

 4. 学习路径设计优势 
采用"概念可视化→代码实现→调优分析"的三段式教学：   

1. 通过3D动画演示神经网络运作机制   

2. 逐行代码解析模型训练过程   

3. 对比不同参数对结果的影响   

这种设计使抽象概念变得直观易懂，学员可随时通过案例验证理论。 

 5. 课程带来的核心能力提升 
完成学习后，学员将掌握：   

✓ 深度学习模型搭建方法论   

✓ PyTorch框架的工程化应用   

✓ 企业级项目开发流程   

✓ 模型效果优化技巧   

✓ 从论文复现到工业部署的完整能力 

本课程通过76个技术要点讲解，构建了完整的深度学习知识体系，特别适合希望快速进入AI领域的实践型学习者。从基础理论到前沿技术，帮助学员建立可持续提升的PyTorch实战能力。

资源目录列表：

├─0基础 AI入门实战(深度学习+Pytorch) 通俗易懂0基础入门案例实战跨专业提升
│  ├─注意：部分视频含有水印，请勿相信
│  ├─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