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

• file:067-2-服务端处理与预测函数.mp4
• file:059-3-命令行参数与DEBUG.mp4
• file:054-1-Dataloader要完成的任务分析.mp4
• file:069-1-视觉transformer要完成的任务解读.mp4
• file:043-1-任务分析与图像数据基本处理.mp4
• file:066-1-基本结构与训练好的模型加载.mp4
• file:065-9-模型训练任务与总结.mp4
• file:075-6-特征加权分配.mp4
• file:035-7-参数对结果的影响.mp4
• file:047-5-输出层与梯度设置.mp4
• file:051-9-重新训练全部模型.mp4
• file:072-3-Embedding模块实现方法.mp4
• file:034-6-训练一个基本的分类模型.mp4
• file:056-3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp4
• file:055-2-图像数据与标签路径处理.mp4
• file:073-4-分块要完成的任务.mp4
• file:071-2-源码DEBUG演示.mp4
• file:026-8-BERT训练方式分析.mp4
• file:049-7-优化器与学习率衰减.mp4
• file:024-6-位置编码与解码器.mp4
• file:053-4-实用Dataloader加载数据并训练模型.mp4
• file:031-3-网络结构定义方法.mp4
• file:025-7-整体架构总结.mp4
• file:032-4-数据源定义简介.mp4
• file:027-1-PyTorch框架与其他框架区别分析.mp4
• file:028-2-CPU与GPU版本安装方法解读.mp4
• file:017-7-整体网络结构架构分析.mp4
• file:030-2-基本模块应用测试.mp4
• file:021-3-self-attention要解决的问题.mp4
• file:010-9-预处理与dropout的作用.mp4
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