（8941期）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…

# AI入门实战课程概要

这是一门全面而实用的 AI 入门课程，涵盖了从深度学习到 PyTorch 框架的核心概念和实战应用。课程内容丰富多样，适合希望快速掌握 AI 技术的初学者。

## 1. 神经网络基础

**任务分析**：深入了解神经网络的任务目标和模型更新方法。

**损失函数计算**：掌握损失函数的计算方法，学习前向和反向传递流程。

## 2. 卷积神经网络

**任务解读**：学习卷积神经网络的任务和计算流程。

**网络结构分析**：深入探讨参数共享、池化层等关键概念，掌握经典网络架构。

## 3. RNN与注意力机制

**结构原理**：学习 RNN 网络结构及其问题，以及注意力机制的历史与发展。

**多头注意力**：深入了解多头注意力机制和位置编码等核心概念。

## 4. PyTorch 框架应用

**安装方法**：了解 PyTorch 框架与其他框架的区别，以及 CPU 与 GPU 版本的安装方法。

**数据集与任务**：学习数据源定义、损失与训练模块分析。

## 5. 模型训练与测试

**任务与数据集**：深入解读任务目标与数据集处理。

**模型训练**：学习基本的分类模型训练和优化器设置。

## 6. 实用 Dataloader

**任务分析**：了解 Dataloader 要完成的任务及数据处理方法。

**网络结构定义**：学习 LSTM 网络结构的定义与训练。

这门课程通过实战案例和详细讲解，让您快速掌握 AI 技术的核心概念，并能够在实际项目中应用所学知识。无论您是 AI 入门者还是有经验的开发者，都可以从课程中受益。