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    第1章:课程介绍 

    • 第1集 Pytorch课程介绍 免费

    第2章:基础知识 

    • 第2集 人工智能、机器学习和深度学习 免费
    • 第3集 课程代码运行环境配置 免费
    • 第4集 Linux平台深度学习GPU运行环境配置 收费

    第3章:数学基础 

    • 第5集 函数与导数 收费
    • 第6集 参数优化与梯度下降 收费
    • 第7集 矩阵运算 收费
    • 第8集 向量化与矩阵运算 收费
    • 第9集 向量化与卷积运算 收费
    • 第10集 张量运算 收费

    第4章:Numpy与机器学习 

    • 第11集 线性回归问题定义及原理 收费
    • 第12集 线性回归Numpy代码实现 收费
    • 第13集 逻辑回归问题定义及原理 收费
    • 第14集 逻辑回归Numpy代码实现 收费
    • 第15集 BP神经网络定义及原理 收费
    • 第16集 Numpy与BP神经网络 收费
    • 第17集 聚类问题定义及原理 收费
    • 第18集 Numpy与K-Means聚类 收费

    第5章:PyTorch与Numpy 

    • 第19集 PyTorch框架架构及用途 收费
    • 第20集 PyTorch与Numpy对象转换 收费
    • 第21集 PyTorch与Numpy常见API对应关系 收费
    • 第22集 PyTorch自动差分机制 收费
    • 第23集 GPU环境与PyTorch 收费

    第6章:PyTorch与机器学习 

    • 第24集 PyTorch实例:线性回归 收费
    • 第25集 PyTorch实例:逻辑回归 收费
    • 第26集 PyTorch BP神经网络 收费
    • 第27集 PyTorch与KMeans聚类 收费

    第7章:PyTorch深度学习API 

    • 第28集 卷积、池化与全局池化 收费
    • 第29集 循环神经网络 收费
    • 第30集 优化器 收费
    • 第31集 归一化 收费
    • 第32集 缓解过拟合-Dropout 收费

    第8章:PyTorch与深度学习实例 

    • 第33集 PyTorch图像分类实例 收费
    • 第34集 PyTorch序列预测实例 收费

    课程资料极速下载

    • 缓解过拟合-Dropout 收费
    • 第1集 Pytorch课程介绍 收费
    • 第2集 人工智能、机器学习与深度学习 收费
    • 第3集 课程代码运行环境配置 收费
    • 第4集 Linux平台深度学习GPU环境配置 收费
    • 第5集 函数与导数 收费
    • 第6集 参数优化与梯度下降 收费
    • 第7集 矩阵乘法 收费
    • 第8集 向量化和矩阵运算 收费
    • 第9集 向量化与卷积运算 收费
    • 第10集 张量运算 收费
    • 第11集 线性回归问题定义及原理 收费
    • 第12集 线性回归Numpy代码实现 收费
    • 第13集 逻辑回归问题定义及原理 收费
    • 第14集 逻辑回归Numpy代码实现 收费
    • 第15集 BP神经网络定义及原理 收费
    • 第16集 Numpy与BP神经网络 收费
    • 第18集 Numpy与K-Means聚类 收费
    • 第19集 PyTorch框架及用途 收费
    • 第20集 PyTorch与Numpy对象转换 收费
    • 第21集 PyTorch与Numpy常见API对应关系 收费
    • 第22集 PyTorch自动差分机制 收费
    • 第23集 GPU环境与PyTorch 收费
    • 第25集 PyTorch实例:逻辑回归 收费
    • 第27集 PyTorch与KMeans聚类 收费
    • 第28集 卷积、池化与全局池化 收费
    • 第29集 循环神经网络 收费
    • 第30集 优化器 收费
    • 第31集 归一化 收费
    • 第33集 PyTorch图像分类实例 收费
    • 第34集 PyTorch序列预测实例 收费
    • 目录
    • 资料
    • 会员

    课程名称:PyTorch深度学习框架

    • 课程原价:340元
    • 会员特惠:170元(5折优惠) 领会员
    • 积分抵现:0元(本次使用0个积分) 领积分
    • 应付金额:¥340元
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