七月在线 PyTorch的入门与实战

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课程大纲
第一阶段 从PyTorch起步掌握DL基础
第一课 深度学习回顾与PyTorch简介
知识点1: 知识点:神经网络模型回顾(线性层,非线性激活函数,SoftMax),用PyTorch定义神经网络模型

知识点2: 知识点:损失函数,用PyTorch定义计算损失

知识点3: 知识点:反向传播算法,用PyTorch做反向传播

知识点4: 知识点:优化模型,PyTorch optimizer

实战项目: 实战项目:用PyTorch编写一个简单的分类器

第二课 词向量简介
知识点1: 知识点:词向量,word2vec

知识点2: 知识点:negative sampling

知识点3: 知识点:词向量的特性和应用

实战项目: 实战项目:用PyTorch训练词向量

第二阶段 利用pytorch处理常见的NLP、CV任务
第三课 语言模型
知识点1: 循环神经网络(RNN),LSTM, GRU

知识点2: 语言模型

实战项目: ElMo,BERT等预训练语言模型

实战项目: 用PyTorch训练语言模型

第四课 自然语言分类任务
知识点1: 词包(bag of words)模型

知识点2: 用PyTorch做迁移学习,finetune模型

实战项目: 文本情感分类项目

第五课 简单图片分类
知识点1: 知识点:卷积神经网络,用PyTorch定义卷积神经网络

知识点2: 知识点:使用PyTorch dataloader来高效读取数据

知识点3: 知识点:常用CNN架构, AlexNet, VGG, ResNet, DenseNet

实战项目: 实战项目:FashionMNIST 图像分类项目

第三阶段 pytorch实战NLP项目
第六课 图片风格迁移和GAN
知识点1: 知识点:图片风格迁移

知识点2: 知识点:生成对抗网络 (GAN)

实战项目: 实战项目:图片风格迁移项目和利用GAN生成图片

第七课 Seq2Seq与Attention
知识点1: 知识点:机器翻译

知识点2: 知识点:聊天机器人

实战项目: 实战项目:利用Seq2Seq+Attention模型训练一个翻译模型

第八课 问答系统
知识点1: 知识点:问答系统

知识点2: 知识点:大规模预训练语言模型

实战项目: 实战模型:训练一个问答系统

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