深度学习是当今数据科学和人工智能领域的热门话题，而PyTorch则是许多研究人员和工程师的首选深度学习框架。如果你渴望深入学习深度学习并掌握PyTorch，九天&菜菜 数据技术课堂的深度学习实战训练营（5期）是你提升技能的最佳途径。无论你是否有编程经验，这个课程将带你探索深度学习的奥秘，从基础到高级应用一步一步引导你。
课程亮点:
- GPU购买与GPU白嫖指南：学习购买GPU并了解如何白嫖GPU资源，确保你能充分利用硬件资源。
- PyTorch安装与部署（CPU版本和GPU版本）：指导你如何安装和配置PyTorch，无论你是使用CPU还是GPU。
- 张量操作和数据处理：深入了解PyTorch中张量的创建、操作、索引、切片、合并和维度调整，以及如何进行数据处理和科学运算。
- 线性代数运算和优化方法：学习如何使用PyTorch进行线性代数运算和基本优化方法，为深度学习模型打下坚实的数学基础。
- 动态计算图和梯度下降：深入了解动态计算图的概念，以及如何使用梯度下降方法训练深度学习模型。
- 神经网络基础：探索神经网络的历史、发展和机器学习中的基本概念，为深度学习的实际应用做好准备。
- 深入PyTorch框架：了解PyTorch框架的工作原理，包括动态图和静态图的区别。
- 单层和多层神经网络：从单层回归网络到多层深度神经网络，学习如何构建和训练神经网络模型。
- 深度神经网络的不可解释性：探索深度学习模型的黑盒特性，以及如何处理深度神经网络的解释性问题。
【资源目录】:
├──01-Lesson 0.1 GPU购买与GPU白嫖指南 .mp4 115.99M
├──02-Lesson 0.2 PyTorch安装与部署（CPU版本） .mp4 73.91M
├──03-Lesson 0.3 PyTorch安装与配置（GPU版本） .mp4 101.04M
├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法(1) .mp4 191.48M
├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法 .mp4 404.65M
├──05-Lesson 2 张量的索引-分片-合并及维度调整 .mp4 305.24M
├──06-Lesson 3 张量的广播和科学运算 .mp4 312.28M
├──07-Lesson 4 张量的线性代数运算 .mp4 407.08M
├──08-Lesson 5 基本优化方法与最小二乘法 .mp4 1.51G
├──09-Lesson 6 动态计算图与梯度下降入门 .mp4 1.46G
├──10-Lesson 7.1 神经网络的诞生与发展 .mp4 138.29M
├──11-Lesson 7.2 机器学习中的基本概念 .mp4 132.79M
├──12-Lesson 7.3 深入理解PyTorch框架 .mp4 91.73M
├──13-Lesson 8.1单层回归神经网络 & Tensor新手避坑指南 .mp4 172.94M
├──14-Lesson 8.2 torch.nn.Linear实现单层回归网络的正向传播 .mp4 75.59M
├──15-Lesson 8.3 二分类神经网络的原理与实现 .mp4 125.88M
├──16-Lesson 8.4 torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播 .mp4 46.66M
├──17-Lesson 8.5 多分类神经网络 .mp4 122.80M
├──18-Lesson 9.1 从异或门问题认识多层神经网络 .mp4 181.72M
├──19-Lesson 9.2 黑箱：深度神经网络的不可解释性 .mp4 121.93M
└──20-Lesson 9.3 & 9.4 层与激活函数 .mp4 83.10M
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