百战程序员-人工智能AI深度学习就业班

深度学习实战与理论强化

编辑点评

实战项目丰富，涵盖PyTorch深度学习框架，理论与实践结合，适合有志于AI领域深入学习的学员。

⭐ 编辑推荐

本课程深入PyTorch框架，通过实战项目学习深度学习，同时强化高等数学知识，助力AI领域职业发展。

课程亮点

• PyTorch深度学习实战

• 高等数学知识强化

• 实战项目丰富

课程目录

📁 22-【加课】Pytorch项目实战
    📁 章节3：PyTorch卷积神经网络_实战CIFAR10
        …（已达最大深度 2 层，子目录未展开）
    📁 章节4：PyTorch循环神经网络_词性标注
        …（已达最大深度 2 层，子目录未展开）
    📁 章节5：PyTorch编码器解码器_机器翻译
        …（已达最大深度 2 层，子目录未展开）
    📁 章节1：PyTorch运行环境安装_运行环境测试
        …（已达最大深度 2 层，子目录未展开）
    📁 章节2：PyTorch基础_Tensor张量运算
        …（已达最大深度 2 层，子目录未展开）
    资料.exe  [2.1 MB]
    代码.exe  [308.2 MB]
📁 1-人工智能基础-快速入门
    5：人工智能常见流程.mp4  [36.4 MB]
    7：深度学习比传统机器学习有优势【公众号：CunWorkNotes】.mp4  [33.5 MB]
    4：人工智能在各领域的应用【公众号：CunWorkNotes】.mp4  [41.8 MB]
    2：人工智能适合人群与必备技能.mp4  [21.0 MB]
    9：无监督机器学习任务与本质.mp4  [31.1 MB]
    3：人工智能时代.mp4  [16.7 MB]
    8：有监督机器学习任务与本质.mp4  [23.3 MB]
    6：机器学习不同的学习方式.mp4  [31.2 MB]
    1：人工智能就业前景与薪资.mp4  [33.8 MB]
📁 25-【加课】算法与数据结构
    📁 章节1：算法与数据结构
        …（已达最大深度 2 层，子目录未展开）
    资料.exe  [5.0 MB]
📁 4-人工智能基础-高等数学知识强化
    16：向量的范数_范数与正则项的关系.mp4  [23.5 MB]
    33：奇异值分解定义.mp4  [16.4 MB]
    32：多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导【公众号：CunWorkNotes】.mp4  [30.5 MB]
    51：凸集.mp4  [14.0 MB]
    27：二次型【公众号：CunWorkNotes】.mp4  [18.6 MB]
    8：复合函数求导法则.mp4  [11.8 MB]
    30：特征值和特征向量(2)【公众号：CunWorkNotes】.mp4  [18.0 MB]
    …（已达 35 条上限，后续省略）
…（已达 35 条上限，后续省略）