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深度学习之pytorch实战计算机视觉演讲人202x-11-11report1浅谈人工智能、神经网络和计算机视觉011浅谈人工智能、神经网络和计算机视觉1.1人工还是智能1.2人工智能的三起两落1.3神经网络简史1.4计算机视觉1.5深度学习+2相关的数学知识022相关的数学知识2.1矩阵运算入门2.2导数求解3深度神经网络基础033深度神经网络基础3.1监督学习和无监督学习3.2欠拟合和过拟合3.3后向传播3.6本地深度学习工作站3.5激活函数3.4损失和优化4卷积神经网络044卷积神经网络4.2lenet模型024.1卷积神经网络基础014.3alexnet模型034.4vggnet模型044.5googlenet054.6resnet065python基础055python基础5.1python简介5.2jupyternotebook5.3python入门5.4python中的numpy5.5python中的matplotlib5.2JupyterNotebook5.3Python入门5.4Python中的NumPy5.5Python中的Matplotlib6pytorch基础066pytorch基础6.1pytorch中的tensor6.2自动梯度6.3模型搭建和参数优化6.4实战手写数字识别6.2自动梯度6.3模型搭建和参数优化6.4实战手写数字识别7迁移学习077迁移学习7.1迁移学习入门7.2数据集处理7.3模型搭建和参数优化7.4小结8图像风格迁移实战088图像风格迁移实战8.1风格迁移入门8.2pytorch图像风格迁移实战8.3小结8.2PyTorch图像风格迁移实战8.3小结9多模型融合099.1多模型融合入门9.2pytorch之多模型融合实战9.3小结9.2PyTorch之多模型融合实战9.3小结9多模型融合10循环神经网络1010循环神经网络10.1循环神经网络入门10.2pytorch之循环神经网络实战10.3小结10.2PyTorch之循环神经网络实战10.3小结11自动编码器1111自动编码器11.1自动编码器入门11.2pytorch之自动编码实战11.3

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