某绿色园林企业网站源码,湖南关键词优化品牌推荐,楚雄网站建设公司,建设学分银行网站策划书近年来#xff0c;人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态#xff0c;如大型语言模型和深度学习技术的发展#xff0c;展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力#xff0c;成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch#xff0c;凭借其…近年来人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态如大型语言模型和深度学习技术的发展展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch凭借其灵活性和高效性成为科研人员和工程师的首选工具。为了帮助科研人员系统地掌握深度学习的基础理论及其在PyTorch中的实现方法理解和掌握深度学习的基础知识深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系并系统学习包括迁移学习、循环神经网络RNN、长短时记忆网络LSTM、时间卷积网络TCN、生成对抗网络GAN、YOLO目标检测算法、自编码器等前沿技术的原理及其PyTorch编程实现。
了解全文点击: 《全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用》 目录 第一章、Python基础知识串讲第二章、PyTorch简介与环境搭建第三章、PyTorch编程入门与进阶第四章、Python统计分析与可视化第五章、Python前向型神经网络第六章、Python决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM第七章、变量降维与特征选择第八章、PyTorch卷积神经网络第九章、PyTorch迁移学习第十章、PyTorch生成式对抗网络第十一章、PyTorch RNN与LSTM第十二章、时间卷积网络Temporal Convolutional Network, TCN第十三章、 PyTorch目标检测第十四章、自编码器第十五章、U-Net语义分割 第一章、Python基础知识串讲
1、Python环境搭建Python软件下载、安装与版本选择PyCharm下载、安装Python之Hello World第三方模块的安装与使用Python 2.x与Python 3.x对比 2、Python基本语法Python变量命名规则Python基本数学运算Python常用变量类型的定义与操作Python程序注释 3、Python流程控制条件判断for循环while循环break和continue关键字嵌套循环与可变循环 4、Python函数与对象函数的定义与调用函数的参数传递与返回值变量作用域与全局变量对象的创建与使用 5、Matplotlib的安装与图形绘制设置散点、线条、坐标轴、图例、注解等属性绘制多图图的嵌套 6、科学计算模块库Numpy的安装ndarray类型属性与数组的创建数组索引与切片Numpy常用函数简介与使用Pandas常用函数简介与使用
第二章、PyTorch简介与环境搭建
1、深度学习框架概述PyTorch、Tensorflow、Keras等 2、PyTorch简介PyTorch的版本、动态计算图与静态计算图、PyTorch的优点 3、PyTorch的安装与环境配置Pip vs. Conda包管理方式、验证是否安装成功、CPU版与GPU版的安装方法
第三章、PyTorch编程入门与进阶
1、张量Tensor的定义以及与标量、向量、矩阵的区别与联系 2、张量Tensor的常用属性与方法dtype、device、layout、requires_grad、cuda等 3、张量Tensor的创建直接创建、从numpy创建、依据数值创建、依据概率分布创建 4、张量Tensor的运算加法、减法、矩阵乘法、哈达玛积element wise、除法、幂、开方、指数与对数、近似、裁剪 5、张量Tensor的索引与切片 6、PyTorch的自动求导Autograd机制与计算图的理解 7、PyTorch常用工具包及API简介torchvisiontransforms、datasets、model、torch.nn、torch.optim、torch.utilsDataset、DataLoader
第四章、Python统计分析与可视化
1、统计数据的描述与可视化数据的描述性统计均值、中位数、众数、方差、标准差、极差、四分位数间距等条形图、直方图、散点图、箱线图等 2、概率分布与统计推断离散概率分布二项分布、泊松分布连续概率分布正态分布、均匀分布、指数分布点估计与区间估计最大似然估计与贝叶斯估计假设检验t检验、卡方检验、F检验P值与显著性水平等 3、回归分析多元线性回归模型最小二乘法估计变量选择与模型优化多重共线性与解决方法Ridge回归LASSO回归ElasticNet回归等
第五章、Python前向型神经网络
1、BP神经网络的基本原理人工神经网络的分类有哪些有导师学习和无导师学习的区别是什么BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的什么是梯度下降法BP神经网络建模的本质是什么 2、BP神经网络的Python代码实现怎样划分训练集和测试集为什么需要归一化归一化是必须的吗什么是梯度爆炸与梯度消失 3、PyTorch代码实现神经网络的基本流程Data、Model、Loss、Gradient及训练过程Forward、Backward、Update 4、案例讲解Linear模型、Logistic模型、Softmax函数输出、BP神经网络 5、实操练习 6、值得研究的若干问题隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置什么是交叉验证过拟合Overfitting与欠拟合(Underfitting)、泛化性能评价指标的设计、样本不平衡问题、模型评价与模型选择等
第六章、Python决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM
1、决策树的工作原理微软小冰读心术的启示什么是信息熵和信息增益ID3算法和C4.5算法的区别与联系决策树除了建模型之外还可以帮我们做什么事情 2、随机森林的工作原理为什么需要随机森林算法广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么“随机”体现在哪些地方随机森林的本质是什么怎样可视化、解读随机森林的结果 3、Bagging与Boosting的区别与联系 4、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理 5、常用的GBDT算法框架XGBoost、LightGBM 6、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示词库讲解 7、案例讲解利用ChatGPT4实现决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成与运行 8. 实操练习
第七章、变量降维与特征选择
1、主成分分析PCA的基本原理 2、偏最小二乘PLS的基本原理 3、常见的特征选择方法优化搜索、Filter和Wrapper等前向与后向选择法区间法无信息变量消除法正则稀疏优化方法等 4、遗传算法Genetic Algorithm, GA的基本原理以遗传算法为代表的群优化算法的基本思想是什么选择、交叉、变异三个算子的作用分别是什么 5、SHAP法解释特征重要性与可视化Shapley值的定义与计算方法、SHAP值的可视化与特征重要性解释 6、案例讲解与实操练习
第八章、PyTorch卷积神经网络
1、深度学习简介深度学习大事记Model Big Data GPU AlphaGo 2、深度学习与传统机器学习的区别与联系神经网络的隐含层数越多越好吗深度学习与传统机器学习的本质区别是什么 2、卷积神经网络的基本原理什么是卷积核、池化核CNN的典型拓扑结构是怎样的CNN的权值共享机制是什么CNN提取的特征是怎样的 3、卷积神经网络的进化史LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系 4、利用PyTorch构建卷积神经网络Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等 5、卷积神经网络调参技巧卷积核尺寸、卷积核个数、移动步长、补零操作、池化核尺寸等参数与特征图的维度以及模型参数量之间的关系是怎样的 6、案例讲解与实践 1CNN预训练模型实现物体识别 2利用卷积神经网络抽取抽象特征 3自定义卷积神经网络拓扑结构
第九章、PyTorch迁移学习
1、迁移学习算法的基本原理为什么需要迁移学习为什么可以迁移学习迁移学习的基本思想是什么 2、基于深度神经网络模型的迁移学习算法 3、案例讲解猫狗大战Dogs vs. Cats
第十章、PyTorch生成式对抗网络
1、生成式对抗网络GAN什么是对抗生成网络为什么需要对抗生成网络对抗生成网络可以帮我们做什么GAN给我们带来的启示 2、GAN的基本原理及GAN进化史 3、案例讲解GAN的PyTorch代码实现手写数字生成
第十一章、PyTorch RNN与LSTM
1、循环神经网络RNN的基本工作原理 2、长短时记忆网络LSTM的基本工作原理 3、案例讲解时间序列预测北京市污染物预测
第十二章、时间卷积网络Temporal Convolutional Network, TCN
1、时间卷积网络TCN的基本原理 2、TCN与1D CNN、LSTM的区别与联系 3、案例讲解 1时间序列预测新冠肺炎疫情预测 2序列-序列分类人体动作识别
第十三章、 PyTorch目标检测
1、什么是目标检测目标检测与目标识别的区别与联系 2、YOLO模型的工作原理YOLO模型与传统目标检测算法的区别 3、案例讲解 1利用预训练好的YOLO模型实现目标检测图像检测、视频检测、摄像头实时检测 2数据标注演示LabelImage使用方法介绍 3训练自己的目标检测数据集
第十四章、自编码器
1、什么是自编码器Auto-Encoder, AE 2、经典的几种自编码器模型原理介绍AE、Denoising AE, Masked AE 3、案例讲解 1基于自编码器的噪声去除 2基于自编码器的手写数字特征提取与重构 3基于掩码自编码器的缺失图像重构
第十五章、U-Net语义分割
1、语义分割Semantic Segmentation简介 2、U-Net模型的基本原理 3、案例讲解基于U-Net的多光谱图像语义分割
