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人工智能深度学习PyTorch深度学习之战

纯面向就业的AI课，专为在职开发者和高数专业人士定制

想掌握深度学习，就必须要学会一种框架，而TensorFlow和PyTorch框架是经常选择的两种主流。自2019年开始，每个主要会议的论文都用PyTorch 实现，大量学术研究人员从TensorFlow转投PyTorch。

课程介绍

明星讲师+热门技术+深度实操通往年薪的进阶之路

实现技术和薪资的双飞跃

深度学习框架-PyTorch实战课程旨在帮助同学们快速掌握PyTorch框架核心模块使用方法与项目应用实例，让同学们熟练使用PyTorch框架进行项目开发。课程内容全部以实战为导向，基于当下计算机视觉与自然语言处理中经典项目进行实例讲解，通过Debug模式详解项目中每一行代码的作用与效果，整体风格通俗易懂，提供全部课程所属课件。

课程目标

这是一门精心设计的PyTorch的进阶课，给予不甘平凡的你制定，多年研发和实战经验

深度掌握2021年技术栈

掌握深度学习框架
PyTorch核心模块使用
提升课程实践和技能熟练

熟练应用PyTorch
框架进行建模任务
把控项目质量和可维护性

熟练使用PyTorch框架
进行图像识别与NLP项目
综合能力全面提升

掌握当下经典深度学习
项目实现方法

为什么选择学习PyTorch？

简洁

PyTorch的设计追求最少的封装，尽量避免重复造轮子.PyTorch的源码只有TensorFlow的十分之一左右，更少的抽象、更直观的设计使得PyTorch的源码十分易于阅读。
速度

PyTorch的灵活性不以速度为代价，在许多评测中，PyTorch的速度表现胜过TensorFlow和Keras等框架。
易用

PyTorch是所有的框架中面向对象设计的最优雅的一个。PyTorch的面向对象的接口设计来源于Torch，而Torch的接口设计以灵活易用而著称，Keras作者最初就是受Torch的启发才开发了Keras。PyTorch继承了Torch的衣钵，尤其是API的设计和模块的接口都与Torch高度一致。
活跃的社区

PyTorch提供了完整的文档，循序渐进的指南，作者亲自维护的论坛供用户交流和求教问题。Facebook 人工智能研究院对PyTorch提供了强力支持，作为当今排名前三的深度学习研究机构。

如何判断AI 课程的含金量？

四大标准量度行业领域标杆

真的人工智能算法课

python占比不能超10%。我们的一共132天课程，python只有12天，占比仅有9%

数学相关

真正的人工智能算法课必须从数学讲起

算法讲解全

我们讲解了60+个算法模型，完全覆盖了AI的方方面面

项目案例多

55个项目案例，这就是高薪的保证！

适合人群

想转行到深度学习方向的工程师；
学习了理论但欠缺实践的深度学习starter；
有志于、感兴趣深度学习的爱好者们；
想快速做实验完成研究任务毕设任务的同学们；

技术储备要求

有一定的数学功底
机器学习相关基本概念
Python3编程语言

课程大纲

关于

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