网易云课堂独家 | 基于PyTorch实现的《深度学习》

很多人找我咨询会带着迷茫的眼神问我：廖老师，我想入门深度学习，我是应该选择PyTorch还是TensorFlow？

一般我都会直接告诉他，PyTorch。不是因为我自己研究的就是PyTorch，而是因为PyTorch比TensorFlow容易的多。

为什么要选择PyTorch?

PyTorch其最大的特点是不同于TensorFlow的静态图结构，他是一个动态图的机制，debug非常方便，能够构建很灵活的网络结构。本质上是Numpy的替代者，而且支持GPU、带有高级功能，可以用来搭建和训练深度神经网络。如果你熟悉Python、Numpy以及常见的深度学习概念（卷积层、循环层、SGD等），会非常容易上手。

而TensorFlow则可以看成是一个嵌入Python的编程语言。你写的TensorFlow代码会被Python编译成一张图，然后由TensorFlow执行引擎运行。我见过好多新手，因为这个增加的间接层而困扰。也正是因为同样的原因，TensorFlow有一些额外的概念需要学习，例如会话、图、变量作用域（variable scoping）、占位符等。你的入门门槛会大大增加。

所以优先选择PyTorch。搭建神经网络比较方便。同时更有利于研究人员、爱好者、小规模项目等快速搞出原型。

我是国内最早接触PyTorch的一批人，一直在知乎和自己的GitHub上发表基于PyTorch框架的技术文章，2017年，我出版了我的第一本PyTorch系列教材，在当当网首发，销量一直居于前三。目前正在对教材进行第二版本的升级中。

我当时也是从小白开始，一直到现在，都在PyTorch领域深耕，我相信这种快速简易能搭建神经网络的PyTorch框架，在未来会是更多在校学生和小白用户的优先选择。

为了让更多人能体会PyTorch的魅力，我携手深度之眼打造了全套系统的《深度学习》教学课程，全部基于PyTorch实现。从环境部署配置到实现企业级项目，让大家系统的学习PyTorch，感受深度学习的魅力。

《深度学习理论与实战》基于PyTorch实现

91节课时入门+进阶

视频讲解+图文拓展+代码实践+项目实战

教学导师

BAT企业AI研究院视觉算法专家

曾就职于计算机视觉独角兽企业

GitHub Followers 1000+，知乎粉丝10000+

《深度学习之PyTorch》作者

教学大纲

 第一阶段 预备内容

• 深度学习概论

• 代码版本控制和托管平台Github简介

• Python、CUDA、深度学习框架、Jupyter安装和环境配置

• 编程语言Python基础

第二阶段 神经网络

• 监督学习，非监督学习和强化学习简介

• 线性模型、梯度下降

• Logistic 回归

• 多层神经网络

• 多分类问题

• 深层神经网络

• 反向传播算法

• 优化算法

• 项目：使用神经网络预测房价

第三阶段 卷积神经网络

• 卷积神经网络出现的背景和应用场景

• 卷积神经网络基础

• 卷积神经网络的框架实现

• 经典卷积神经网络：AlexNet

• 经典卷积神经网络：VGG

• 经典卷积神经网络：GoogLeNet

• 经典卷积神经网络：ResNet

• 经典卷积神经网络：DenseNet

• 训练卷积神经网络

• 项目：驾驶员状态识别
  

  
  

第四阶段 循环神经网络

• 循环神经网络基础

• 循环神经网络的变式：LSTM 和 GRU

• 循环神经网络对图像分类的处理

• 循环神经网络对时间序列分析的处理

• 循环神经网络对自然语言处理的处理

• 项目：用RNN生成古诗
  

第五阶段：生成对抗网络

• 生成对抗网络

• 深度生成对抗网络

• 自动编码器

• 变分自动编码器

• 项目：用GAN生成人脸
  

第六阶段 强化学习

• 强化学习基础

• Q Learning算法

• 深度Q网络

• 毕业项目

  （更多详细内容可上网易云课堂查阅目录）

  
  

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