基于PyTorch深度学习技术及实践应用
前言
近年来，Python语言由于其开源、简单等特点，受到了广大程序开发者的偏爱，丰富的函数库使得其在各行各业中得到了广泛的应用。伴随着新一轮人工智能（尤其是深度学习）的快速发展，许多深度学习框架应运而生，譬如：Tensorflow、Keras、Caffe、PyTorch等。其中，PyTorch作为后起之秀，发展非常迅猛，在学术界逐渐占据垄断地位，许多计算机顶级期刊、会议的最新文章的源代码都采用PyTorch深度学习框架。如果你还没有学习掌握PyTorch深度学习技术应用，那给我们三天时间，带你从零基础到熟练应用。东拼西凑的学习方式抱着问题无处求解，这样的学习更多的只会适得其反，跟着老师系统性的学习，效率更高、更快！
基于PyTorch深度学习技术及实践应用培训班
培训时间：9月28日—9月30日 线上直播
（支持回放视频永久观看，助学社群长期辅助指导）
郁磊副教授：长期从事Python、Matlab机器学习及深度学习等研究工作，具备良好的数学及信号处理基础，熟悉如神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等，以及群优 化算法，如遗传算法、蚁群算法、蝙蝠算法等，近些年一直在对深度学习核心技术进行研究，主持参与多项相关重点项目研发及基因项目，且精通多种编程工具，如 MATLAB、Python、 C++、C#、VB、Java、Qt 等。熟悉各种时域、频域和非线性分析方法，如傅里叶变换、小波变换、李雅普诺夫指数、 多尺度熵、压缩感知等，以及各种特征选择与降维方法，如主成分分析、随机投影、互信息、 非负矩阵分解、稀疏优化等。熟悉数据库及网络编程，擅长 Apache + MySQL + PHP 架构开发，以及移动端 Android App 开发等。熟悉可穿戴设备硬件系统的开发，具备心电、肌电、血压、血氧饱和度、惯性传感器等 生理信号采集系统的开发经验。同时，熟悉常用的无线传感器网络通信协议，如 ZigBee、 Wifi、Bluetooth 等。开展Python相关课程多达百余场，发布多篇论文并著有《神经网络 43 个案例分析》和《智能算法 30 个案例分析（第二版）》等。
1. 掌握Python基础编程及常用的科学计算模块库的使用方法
2. 掌握主流的深度学习框架直接的区别与联系
3. 掌握PyTorch深度学习框架的安装与环境配置方法
4. 掌握张量（Tensor）的定义、创建方法、运算、索引操作等
5. 掌握PyTorch的动态计算图与自动求导（Autograd）机制
6. 掌握PyTorch常用工具包及API（torchvision、torch.nn、torch.optim、torch.utils等）的使用方法
7. 掌握前向型神经网络的基本原理、代码实现，以及模型参数优化、模型评价等方法与技巧
8. 掌握卷积神经网络的基本原理、进化史、代码实现、案例实战
9. 掌握PyTorch Lightning的安装、使用方法
10. 掌握迁移学习的基本原理、代码实现、案例实战
11. 掌握生成式对抗网络的基本原理、代码实现、案例实战
12. 掌握RNN、LSTM的基本原理、代码实现、案例实战
13. 掌握目标检测YOLO模型的基本原理、代码实现、案例实战
14. 通过实操培训掌握各种编程技巧
15. 解决学员实际工作中的疑难问题
各省市、自治区的各行各业从事人工智能、深度学习、机器学习、数据挖掘等方向相关的企事业单位技术骨干、科研院所研究人员和大专院校相关专业教学、科研人员及在校本科生、硕士和博士等相关人员，以及对机器学习、深度学习和Python、PyTorch编程感兴趣的广大爱好者。
你是否还在为了不熟悉操作PyTorch而苦恼？
你是否无法掌握深度学习目标检测原理及核心思维方法？
你是否无法掌握构建深度学习框架的能力？
前向型神经网络、卷积神经网络、迁移学习、生成式对抗网络、目标检测YOLO模型、RNN、LSTM这些都不懂？
别担心，本次三天时间课程，帮你掌握深度学习框架架构能力和架构思维。
(发票可开具：培训费、会议费、资料费、技术咨询费等，配有盖章文件等，用于参会人员报销使用)
参与本次课程，可享受8.5折购买以下视频课程
| 组合类型 | 组合名称 | 组合费用 |
|---|---|---|
| A类 | 本课程 +原价2350元MATLAB编程、机器学习、深度学习在图像处理中的应用精品课程 | 4977元 |
| B类 | 本课程 +原价2199元MATLAB近红外光谱分析技术及实践技术应用视频课程 | 4849元 |
| C类 | 本课程 +原价1599元Python机器学习核心技术与案例分析实践应用视频课程 | 4339元 |
| D类 | 本课程 +原价2180元基于python语言气象水文数据处理及精美科研绘图实践技术视频课程 | 4833元 |
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| 注：视频课程为完整实践课程，任何视频课程建有专属导师助学社群，长期辅导学习应用及不定期线上答疑。 |
第一天
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） |
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机制、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） |
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（torchvision（transforms、datasets、model）、torch.nn、torch.optim、torch.utils（Dataset、DataLoader）） |
第二天
第四章 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） |
第五章 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？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、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 6、实操练习 7、PyTorch Lightning简介与快速入门（PyTorch Lightning与PyTorch的联系、PyTorch Lightning安装、案例演示） |
第三天
第六章 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） 4、实操练习 |
第七章 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） 4、实操练习 |
第八章 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） 4、实操练习 |
第九章 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 （2）数据标注演示 （3）训练自己的目标检测数据集 4、实操练习 |
第十章 复习与答疑讨论 | 1、课程相关资料拷贝与分享 2、答疑与讨论（大家提前把问题整理好） |
课程背景
课程采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出分析模型在实践中的应用，使技术人员快速提升软件的应用能力，熟练掌握其理论基础和实际操作。
赵钰：18510371663（微电）
以下课程已录制视频
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