入門最佳:PyTorch深度學習免費課程

2021-02-19 新智元

新智元AI WORLD 2018世界人工智慧峰會

倒計時2天

新智元將於9月20日在北京國家會議中心舉辦AI WORLD 2018世界人工智慧峰會，南京大學計算機系主任、人工智慧學院院長周志華教授屆時將親臨會場做《關於機器學習的一點思考》主題演講。周志華教授是AI領域會士「大滿貫」得主，AAAI 2019程序主席、IJCAI 2021程序主席，《機器學習》一書的作者。


  新智元推薦  

來源：Deeplizard

編輯：肖琴

【新智元導讀】本文推薦一個關於神經網絡編程和PyTorch的免費課程，介紹如何用PyTorch構建神經網絡，並且非常接近於從頭開始編寫神經網絡，每課均提供豐富的學習和項目資源。

Deeplizard網站推出了一系列關於神經網絡編程和PyTorch的免費課程。PyTorch是一個 Python 的深度學習框架，一經推出就立刻引起了廣泛關注，並迅速在研究領域流行起來，大有要趕超Tensorflow 的勢頭。

這些講座長度相對簡短，重點突出，非常適合碎片時間學習。通過這系列課程，我們將學習如何用PyTorch構建神經網絡，並且我們非常接近於從頭開始編寫神經網絡。這將幫助我們對神經網絡和深度學習有更深入的了解。

課程每兩天發布一節，目前已發布的內容包括：

PyTorch先修要求——神經網絡編程系列教學大綱

PyTorch的解釋——Python深度學習神經網絡API

PyTorch安裝——快速簡便

CUDA的解釋——為什麼深度學習要使用GPU

Tensors 的解釋——深度學習的數據結構

Rank，Axes和Shape的解釋——深度學習的延伸

CNN張量形狀的解釋——卷積神經網絡和特徵映射

我們來看第一節課。

使用PyTorch實踐深度學習需要哪些先決條件？

主要是兩點：

1. 編程經驗

2. 神經網絡經驗

這個神經網絡編程系列課程將專注於使用Python和PyTorch編寫神經網絡。

無需事先了解Python。但是，需要理解一般的編程。有任何編程經驗或對變量、對象和循環等概念有所了解，都可以參與這系列的課程。

神經網絡經驗

在本系列教程中，我們將使用PyTorch，這是Python的一個深度學習神經網絡API。

從編程的角度來看，我們將非常接近於從頭開始編程神經網絡。因此，了解神經網絡和深度學習的基本原理無疑是有益的。這不是必要要求，但建議先學習深度學習基礎。

神經網絡編程系列課程目錄

第1部分：PyTorch和Tensors

第1節：PyTorch簡介

第2節： Tensors 

Tensors——深度學習的數據結構

Rank， Axes和Shape——深度學習的延伸

PyTorch Tensors——神經網絡編程

創建PyTorch Tensors——最佳選擇

PyTorchTensors——Reshaping操作

PyTorch Tensors——Element-wise Operations操作

PyTorch張Tensors——Reduction 和 Access 操作

第2部分：使用PyTorch進行神經網絡和深度學習

第1節：數據和數據處理

第2節：神經網絡和深度學習

使用PyTorch構建神經網絡

PyTorch中的CNN層的屬性參數

PyTorch中的CNN前向傳播實現

前向傳播——將單個圖像傳遞給神經網絡

神經網絡批處理——傳遞圖像的batch

卷積神經網絡張量變換

第3節：訓練神經網絡

使用PyTorch訓練卷積神經網絡

使用混淆矩陣分析CNN的結果

神經網絡編程：第1部分

神經網絡編程系列的第一部分包括2節內容。

第一節將介紹PyTorch及其功能，解釋為什麼應該首先使用PyTorch。 此外，還將介紹CUDA，這是一個在Nvidia GPU上進行並行計算的軟體平臺。如果你對為什麼深度學習首先使用GPU有疑問，CUDA的部分將介紹這些細節！

第二節全部是關於Tensor，即深度學習的數據結構。了解張量對於成為深度學習專業人士至關重要，因此這部分將詳細介紹。

當然，我們將使用PyTorch，但是我們在本節中學到的概念和操作對於理解神經網絡是必要的，並且將適用於任何深度學習框架。

神經網絡編程：第2部分

神經網絡編程系列的第二部分將帶領學習者開始構建第一個深度學習項目。

第二部分由三節內容組成。

第一部分將涵蓋深度學習的數據和數據處理，以及這些與你的深度學習項目的關係。由於張量是深度學習的數據結構，我們將利用從第一部分中學到的有關張量的所有知識。我們將介紹要用於構建用於圖像分類的卷積神經網絡的Fashion-MNIST數據集。

我們將學習如何使用PyTorch數據集和數據加載器來簡化數據預處理和訓練過程。

第二部分的第二節全部是關於構建神經網絡的。我們將使用PyTorch構建卷積神經網絡，非常接近於從頭構建神經網絡。本節也是深度學習基礎知識系列最常用的地方，因為涵蓋了的許多概念的實現。

第三節將展示如何通過構建訓練循環來訓練神經網絡，優化網絡的權重以適合我們的數據集。訓練循環是使用實際的Python循環構建的。

項目預覽：使用PyTorch訓練CNN

我們的第一個項目將包括以下組件：

1. Python imports

2.數據：使用PyTorch Dataset和DataLoader類的ETL

3.模型：卷積神經網絡

4.訓練：training loop

5.分析：使用混淆矩陣

在這一系列課程結束時，我們將對這個項目有一個完整的理解，更深入地了解深度學習和神經網絡。

新智元AI WORLD 2018世界人工智慧峰會

倒計時 2 天

門票已開售！

新智元將於9月20日在北京國家會議中心舉辦AI WORLD 2018世界人工智慧峰會，邀請機器學習教父、CMU教授 Tom Mitchell，邁克思·泰格馬克，周志華，陶大程，陳怡然等AI領袖一起關注機器智能與人類命運。

大會官網：

http://www.aiworld2018.com/ 

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