Python深度学习基于PyTorch (附完整PPT下载)
共 1211字,需浏览 3分钟
·
2021-01-29 05:50
作者:吴茂贵,资深大数据和人工智能技术专家,就职于中国外汇交易中心,在BI、数据挖掘与分析、数据仓库、机器学习等领域工作超过20年!在基于Spark、TensorFlow、Pytorch、Keras等机器学习和深度学习方面有大量的工程实践经验。代表作有《Python深度学习基于PyTorch》、《Python深度学习基于TensorFlow》和《自己动手做大数据系统》等。
大家好! 应很多读者的建议,我们通过一个多月的时间,终于整理完本书《Python深度基于PyTorch》对应的PPT文档,供大家参考,本PPT文档新增不少内容,希望对大家有所帮助,谢谢!
需要获取完整的PPT文档,可以在公众号中回复关键词 “吴老师的文档” 即可获取。
强烈推荐大家购买这本书,它是一本基于新版Python和PyTorch版本的深度学习著作,旨在帮助读者低门槛进入深度学习领域,轻松速掌握深度学习的理论知识和实践方法,快速实现从入门到进阶的转变。
这本书是多位人工智能技术专家和大数据技术专家多年工作经验的结晶,从工具使用、技术原理、算法设计、案例实现等多个维度对深度学习进行了系统的讲解。内容选择上,广泛涉猎、重点突出、注重实战;内容安排上,实例切入、由浅入深、循序渐进;表达形式上,深度抽象、化繁为简、用图说话。
本书共16章,分为三部分:
一部分(第1~4章) PyTorch基础
首先讲解了机器学习和数据科学中必然会用到的工具Numpy的使用,然后从多个角度讲解了Pytorch的必备基础知识,*后详细讲解了Pytorch的神经网络工具箱和数据处理工具箱。
第二部分(第5~8章) 深度学习基础
这部分从技术原理、算法设计、实践技巧等维度讲解了机器学习和深度学习的经典理论、算法以及提升深度学习模型性能的多种技巧,涵盖视觉处理、NLP和生成式深度学习等主题。
第三部分(第9~16章) 深度学习实践
这部分从工程实践的角度讲解了深度学习的工程方法和在一些热门领域的实践方案,具体包括人脸识别、图像修复、图像增强、风格迁移、中英文互译、生成式对抗网络、对抗攻击、强化学习、深度强化学习等内容。