23年最好最全自学PyTorch教程适合所有数据分析深度学习初学者快速入门

名称：23年最好最全自学PyTorch教程适合所有数据分析深度学习初学者快速入门描述：深度Python数据分析与机器学习视频资料，包含自动求导线性回归，卷积神经网络模型，机器学习，词向量，训练网络模型等实战案例。链接：https://www.aliyundrive.com/s/AK68ymHNK8V大小：986MB标签：#数据分析#机器学习#神经网络#PyTorch教程#23年最好最全自学PyTorch教程适合所有数据分析深度学习初学者快速入门来自：雷锋版权：频道：@shareAliyun群组：@aliyundriveShare投稿：@aliyun_share_bot

《零基础入门实战深度学习Pytorch》

名称：《零基础入门实战深度学习Pytorch》描述：本课程旨在帮助零基础学员掌握PyTorch深度学习框架。通过实战项目，学员将学习神经网络基础、模型训练和调优技巧。逐步掌握深度学习核心概念，为未来在人工智能领域打下坚实基础。链接：https://www.alipan.com/s/fBr4PwD9ooR大小：2.73GB标签：#pytorch#教程来自：雷锋版权：频道：@shareAliyun群组：@aliyundriveShare投稿：@aliyun_share_bot

甜瓜: Python.深度学习与PyTorch入门实战教程

甜瓜:Name:Python.深度学习与PyTorch入门实战教程Size:4GB课程介绍亚洲排名第1的新加坡国立大学AI团队倾情打造，资深研究员龙龙老师主讲，帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实践。课程特色：1.通俗易懂，快速入门对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解，学员不需要任何机器学习基础，只需要写过代码即可轻松上手。2.实用主导，简单高效使用新手最容易掌握的深度学习框架PyTorch实战，比起使用TensorFlow的课程难度降低了约50%，而且PyTorch是业界最灵活，最受好评的框架。3.案例为师，实战护航基于计算机视觉和NLP领域的经典数据集，从零开始结合PyTorch与深度学习算法完成多个案例实战。Link:#Python#PyTorch#深度学习#AliYun#求转存@gdsharing赞/踩：可点、改、取消，每日有次数限制#1stars:B站就有呀#-1DDelayK:Python#2甜瓜:网易云课堂收费的教程#3杨过:失效了

PyTorch深度学习开发医学影像

名称：PyTorch深度学习开发医学影像描述：PyTorch是一个学习框架，它提供了各种工具和功能来构建、训练和部署深度学习模型。相比其他深度学习框架，例如TensorFlow，PyTorch更加易于使用和灵活。在PyTorch中，我们可以使用（tensor）对象来存储和操作数据。这些张量对象非常类似于NumPy数组，但是PyTorch的张量支持GPU加速和自动求导功能，这使得我们可以更快地进行运算和优化模型。除此之外，PyTorch还提供了一些内置的神经网络层和损失函数，以及预训练模型的接口。这些工具和功能使得我们可以轻松地构建和训练深度学习模型，而不需要从头开始编写所有的代码。建议先收藏保存，不定时失效。链接：https://pan.quark.cn/s/dfd050578c32大小：NG标签：#quark#学习#资源#课程#PyTorch频道：@yunpanshare群组：@yunpangroup

《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》

名称：《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》描述：课程内容：001-课程介绍.mp4002-1-神经网络要完成的任务分析.mp4003-2-模型更新方法解读.mp4004-3-损失函数计算方法.mp4005-4-前向传指流程解读.mp4……链接：https://www.alipan.com/s/2yaRb5PDYsx大小：2.92GB标签：#AI#教程#入门来自：雷锋版权：频道：@shareAliyun群组：@aliyundriveShare投稿：@aliyun_share_bot

微软为 AI 初学者推出免费网课：为期 12 周，共 24 节课

微软为AI初学者推出免费网课：为期12周，共24节课该课程是对人工智能的“大起底”，微软在网课中探讨了神经网络和深度学习的相关原理及知识，可令用户知悉用于处理图像和文本的神经架构，并了解到一些“不那么流行”的人工智能方法。在本课程中，大家可以学习到：▪人工智能的不同方法：包括知识表示和推理（GOFAI）的“老式”符号方法。▪神经网络和深度学习：将使用流行框架TensorFlow和PyTorch中的代码来介绍模型背后的构成概念。▪用于处理图像和文本的神经架构：微软将介绍最近的模型，但可能缺乏一些最先进的模型。▪不太流行的人工智能方法：如遗传算法和多智能体系统。来源，来自：雷锋频道：@kejiqu群组：@kejiquchat投稿：@kejiqubot