内容以实战为导向，快速学习PyTorch框架核心模块使用方法与项目应用实例，进行项目开发。内容基于当下计算机视觉与自然语言处理中经典项目进行实例讲解，涵盖PyTorch框架的介绍、神经网络分类和回归任务、图像识别模型、LSTM文本分类、对抗生成网络、OCR文字识别以及3D数据处理与视频分类。通过Debug模式详解项目中每一行代码的作用与效果，讲解通俗易懂。
了解PyTorch框架的基本概念，学习PyTorch框架介绍、配置安装、以及如何使用神经网络进行分类和回归预测。
1.PyTorch框架介绍与配置安装 2.使用神经网络进行分类任务 3.神经网络回归任务-气温预测
本章将深入讲解卷积网络参数解读分析、图像识别模型训练策略，以及如何使用PyTorch框架进行Flask部署，同时还会介绍如何使用DataLoader自定义数据集制作。
1.卷积网络参数解读分析 2.图像识别模型与训练策略（重点） 3.DataLoader自定义数据集制作 4.PyTorch框架Flask部署例子
深入理解LSTM文本分类的基本概念，了解数据集的处理流程、训练模型所需的基本配置参数，以及如何进行字符预处理转换ID。通过实战更好地掌握LSTM网络结构的基本定义、预测结果输出以及模型训练任务。
1.数据集与任务目标分析 2.文本数据处理基本流程分析 3.命令行参数与DEBUG 4.训练模型所需基本配置参数分析 5.预料表与字符切分 6.字符预处理转换ID 7.LSTM网络结构基本定义 8.网络模型预测结果输出 9.模型训练任务与总结
本章将介绍3D卷积原理的基本概念，了解UCF101动作识别数据集的简介，以及如何使用PyTorch框架进行视频数据预处理方法和数据Batch制作方法。并将能够训练3D卷积网络模型并测试其效果。
1.3D卷积原理解读 2.UCF101动作识别数据集简介 3.测试效果与项目配置 4.视频数据预处理方法 5.数据Batch制作方法 6.3D卷积网络所涉及模块 7.训练网络模型
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