近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。
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）
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）
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（torchvision（transforms、datasets、model）、torch.nn、torch.optim、torch.utils（Dataset、DataLoader））
PyTorch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、案例演示：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（奥卡姆剃刀定律）等）
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：
（1）CNN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
7、实操练习
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）
4、实操练习文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-433682.html
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）
4、实操练习
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）
4、实操练习
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
4、实操练习
基于深度学习的视频分类案例实战
1、基于深度学习的视频分类基本原理
2、读取视频流文件并抽取图像帧
3、利用预训练CNN模型提取指定层的特征图
4、自定义构建LSTM神经网络模型
5、案例讲解：HMDB51数据集视频分类
6、实操练习
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
4、实操练习
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
4、实操练习
详细教程内容：最新PyTorch机器学习与深度学习技术方法与案例实践应用文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-433682.html
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