重磅推荐 | 带学PyTorch框架+6大项目实战+带打kaggle图像识别比赛

提到深度学习，你一般使用什么框架？PyTorch 还是 TensorFlow？

在AI行业，目前最火的深度学习框架莫过于PyTorch，90%的人都在使用它，去知乎，CSDN等各大知识网站上，都有大量的学员好评，你，是否也跃跃欲试想开始学习使用PyTorch？

据我们了解，在学术领域，有90%的人都在使用PyTorch，而且还备受好评，那它的魅力到底在哪里呢？

1：PyTorch代码更简洁易读，实现时间短，而且对于不熟悉图形编程的人来说看起来更直观，便于调试。

2：PyTorch更有利于研究人员、爱好者、小规模项目等快速搞出原型。

3：PyTorch主要功能是解决当务之急，不需等待整个代码都被写入才能知道是否起作用。很容易运行部分代码，并实时检查它。

4：非常干净、统一，文档化非常好，也没有大量重复的函数，代码里没有deprecation warning，完成一件事情用一种方法就好了，不需要10种不同的方法互相竞争，这样生产力很高。

但是，据我们调研发现，PyTorch也并没有那么好学，经常有学习过的小伙伴向我吐槽，他们运用PyTorch出现的一些难点：

相信大家在学习的过程中，也遇到了以上问题，弱弱的问一句，你身中几刀？

为了提高学习效率，便于更好的运用框架，我们精心准备了一场：基于3大权威经典文档整合+搭建4大神经网络+6大项目实战+带打图像分类比赛为一体的PyTorch框架班训练营！从环境搭建到项目实战0基础让你熟练掌握PyTorch！

加入训练营，你将获得

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3大权威经典文档整合

1：合理安排学习计划

结合PyTorch_tutorial_0.0.5+余霆嵩文档+pytorch官方文档，我们精心的做了重组，让学员做到由浅入深，打牢基础，以后进阶学习起来更轻松，同时避免陷入不重要的点上降低学习效率。

2：提供详细讲解

对Pytorch 接口不知所云，不知所用，提供详细讲解，扎实的理论才是进阶的基础。

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搭建4大经典神经网络

搭建Lenet、Alexnet、Vgg、Resnet四大经典神经网络，通过不断进行参数调优，并提供模块化的讲解，在数据处理、模型搭建、初始化方式、优化方式、可视化方式等等，把整个流程模块化，更有利于初学者掌握如何搭建自己的网络模型进行训练。

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6大项目实战 

项目一：Logistics分类实战

项目二：多层感知机MLP实战

项目三：卷积神经网络CNN：Resnet18

项目四：递归神经网络RNN-LSTM：词性预测

项目五：CNN卷积神经网络：定位检测实战

项目六：GAN项目实战

通过参与项目，增强你的实战能力，同时老师会对项目进行逐句的分析讲解

△Resnet实战，逐句分析讲解，分析为何残差网结构比plain网络效果好

△三种不同的方法生成对抗网络WGAN-GP、WGAN-CP、DCGAN对cifar数据集的效果测试效果图

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带打 kaggle图像识别比赛

通过比赛项目树立信心，通过PyTorch搭建网络模型也可以修改现有的网络模型进行初步测试分类效果，然后自己通过设置不同的方法，进行比对哪些方法可以提高模型进度

除此以外，还能获得

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三维度答疑：

维度1：赠送价值1198元为期一年1对1导师咨询服务，12小时之内保证解决问题

维度2：每月统一收集问题直播答疑，系统讲解重难点

维度3：微信群助教及时互动，群友互答

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参与话题讨论

每周五人工智能研究方向前沿问题或职业发展话题讨论，老师和400+学员的集体头脑风暴，资源、干货、观点一起碰撞

往期话题

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超过15家知名互联网企业的工作内推

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扩展人脉资源

get AI行业人脉资源，带学导师，班级同学，同学校友等等等，之后，大家可能都是AI圈的同事哦！

学员班级全家福

教学大纲

第一周~第二周

1.PyTorch 介绍

2.环境配置

2.1 Anaconda

2.2 Pycharm

2.3安装Pytorch

2.4测试

3.PyTorch 常用API

3.1 Torch基本操作(官方文档1,2,3,4,5，6，7,8，11，14)

作业：把每个API自己手敲三遍，理解其操作

第三周~第四周

4.卷积神经网络的模块化操作

(包括torch.utils和torchvision操作[官方文档的16~21])

4.1数据处理

4.1.1数据读取

4.1.2数据扩增（22个方法）

4.2构建模型(包括torch.nn和torch.nn.functional操作[官方文档的9,10])

4.3模型参数初始化方法（torch.nn.init操作10个方法[官方文档12）

4.4优化器（torch.optim操作10个方法[官方文档11]）

4.6.损失函数(17个)

4.6学习率机制

4.7数据可视化

4.7.1 卷积核可视化

4.7.2 特征图可视化

4.7.3 梯度及权值分布可视化

4.7.4 混淆矩阵的可视化

5.开始简单的图像比赛

作业：自己写一个分类神经网络(包括数据预处理、模型搭建、模型初始化、损失函数选取、优化器选取、学习率机制、数据可视化等操作)

第五周

Logistics分类实战

多层感知机MLP实战

卷积神经网络CNN：Resnet18

递归神经网络RNN-LSTM：词性预测

CNN卷积神经网络：定位检测实战

GAN项目实战

开始一个图像分类比赛(kaggle 猫狗识别)

有好的课程教材，也必须要有好的导师，才能让学习能力倍速提升，为此，我们请到了备受学员喜爱的领衔导师以及资深导师团带学！po

领衔导师：

纪老师

毕业于国内著名工科大学硕士学位

资深深度学习工程师

曾多次负责深度学习算法在工业/教育领域项目的应用

带学导师团：

现在加入，仅需 98元

省下两张电影票，就能收获六大项目，一场kaggle比赛，一群志同道合的朋友！你还在等什么？

报名时间：2019年5月20日—2019年6月9日（过时无法参与）

学习周期：2019年5月31日 —2019年7月7日 

如果你还在犹豫，来看看我们是怎样为大家服务的吧！

学员反馈：

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对于优秀作业我们将置顶，助教将进行点评和批改

上下滑动查看往期训练营部分学员反馈

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学员学完后的评价

（上下滑动查看往期训练营学员评价）

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高素质学员

各大985、211名校学生都选择加入我们的训练营一起学习，不乏哈佛、麻省、清华、北大、中科院本科研究生，华为、阿里、滴滴的工程师

学员福利：

为了鼓励学员，我们一直坚持对于优秀的学生发放奖金

针对每一期认真打卡的人，我们都会给与奖励

事实证明，往期训练营结束后，每一期坚持打卡的人，都拿回了报名时他所付的金额

我们的学员凡是参与过一期的人，都不断的在参与我们其他的主题，所有人说“太值了”！

现在参与报名，仅需98元！

-长按以下二维码速速报名-

（或点击文末“阅读原文”）

报名时间：2019年5月20日—2019年6月9日（过时无法参与）

学习周期：2019年5月31日 —2019年7月7日 

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重磅推出深度之眼VIP

一年畅学17大主题训练营，从小白入门到进阶大神的最佳学习方式

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Q、课程购买以后什么时候能看？

A、所有的课程必须等到统一开营时间才能查看，请添加客服二维码入群学习。

Q、报名后可以退款吗？

A、本服务为虚拟内容产品，一经购买，概不退款，敬请谅解。

Q、可以开具发票吗？

A、可以开具普通纸质发票，请联系微信班主任填写需要的信息即可。

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深度之眼截止目前，我们已经和多家国内知名在线教育平台和比赛机构建立了合作关系，只为给大家提供最优质的学习服务：