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机器学习框架PyTorch

• PyTorch简介
• 安装PyTorch
• 张量(Tensor)基础 - 深度学习的“乐高积木”
• 张量操作(1) - 加减乘除那些事儿
• 张量操作(2) - 变形记：reshape和view
• 矩阵乘法
• 实战 - 用PyTorch实现线性回归
• Dataset和Dataloader - 数据处理的“流水线”
• Module详解
• Transforms 详解
• 神经网络基础 - 从神经元到网络
• 用PyTorch搭建你的第一个神经网络
• 机器学习为什么要求导
• 自动求导(Autograd) - PyTorch的“超能力”
• 激活函数 - 让网络“活”起来的秘密
• 损失函数 - 告诉网络它“错”在哪
• 优化器 - 网络学习的“导航仪”
• 学习率-更新步长
• 梯度-该怎么调整参数，才能让损失变小
• 凸优化
• 前向传播（Forward）
• 反向传播（Backward）
• 权重（Weights）和偏置（Bias）
• 过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）
• 正则化（Regularization）
• 批次（Batch）/ 批次大小（Batch Size）
• 迭代（Iteration）/ 轮次（Epoch）
• 模型参数（Parameters）
• 非参数（Hyperparameters）
• dropout
• 归一化（Normalization）
• BatchNorm（批量归一化）与 LayerNorm（层归一化）
• 训练流程完整解析 - 从数据到预测
• 模型保存与加载 - 训练的“存档”功能
• GPU加速 - 让你的训练飞起来
• 常见错误排查 - PyTorch新手避坑指南
• 基础部分总结与综合小项目
• 卷积神经网络(CNN)通俗讲解 - 图像识别的“火眼金睛”
• 用PyTorch实现CNN - 从零搭建
• 经典网络结构解析(1) - LeNet
• 经典网络结构解析(2) - AlexNet
• 经典网络结构解析(3) - VGG
• 经典网络结构解析(4) - ResNet
• 迁移学习 - 站在巨人肩膀上
• 数据增强 - 小数据变大数据的“魔法”
• 图像分类实战 - 猫狗大战
• 可视化工具 - 看看网络在“想”什么
• 目标检测基础 - 不仅知道是什么，还知道在哪
• Faster R-CNN原理与实现
• YOLO原理与实现
• 图像分割基础 - 像素级的理解
• U-Net原理与实现
• 风格迁移 - 让你的照片变成名画
• GAN基础 - 让AI学会“创造”
• DCGAN实现 - 生成手写数字
• AutoEncoder - 数据的“压缩与解压”
• 模型优化技巧(1) - 学习率调整
• 模型优化技巧(2) - 正则化方法
• 模型部署基础 - 让模型走出实验室
• NLP基础 - 让计算机理解语言
• 词嵌入(Word Embedding) - 词语的“DNA”
• Word2Vec原理与实现
• RNN基础 - 有“记忆”的网络
• LSTM - RNN的“升级版”
• GRU - LSTM的“精简版”
• 文本分类实战 - 电影评论情感分析
• Seq2Seq模型 - 机器翻译的核心
• Attention机制 - 让网络学会“专注”
• Transformer革命 - 从RNN到Attention
• BERT原理简介 - NLP的“全能选手”
• 使用HuggingFace库快速上手BERT
• 文本生成 - 让AI帮你写文章
• NLP模型优化技巧
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• NLP最新趋势探讨
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• 强化学习基础 - 从游戏AI说起
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• 元学习 - 学会如何学习
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