[猿代碼科技】PyTorch從基礎(chǔ)到精通【含實戰(zhàn)項目】
課程大綱
第1章 - 基礎(chǔ)知識
介紹深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
PyTorch簡介
安裝PyTorch
PyTorch基礎(chǔ)概念：張量（Tensors）
實戰(zhàn)項目：使用PyTorch進(jìn)行基礎(chǔ)的張量操作，如創(chuàng)建、修改和組合張量。
第2章 - PyTorch基礎(chǔ)操作
張量操作
自動微分與計算圖
基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
數(shù)據(jù)加載和處理：使用DataLoader和Dataset
實戰(zhàn)項目：構(gòu)建一個簡單的線性回歸模型，用于預(yù)測模擬數(shù)據(jù)。
第3章 - 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
使用nn.Module定義網(wǎng)絡(luò)
介紹損失函數(shù)和優(yōu)化器
實現(xiàn)基礎(chǔ)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
實戰(zhàn)項目：使用PyTorch構(gòu)建并訓(xùn)練一個基于全連接層的手寫數(shù)字識別模型（如MNIST數(shù)據(jù)集）。
第4章 - 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)
CNN基礎(chǔ)概念
實現(xiàn)簡單的CNN
數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)
使用預(yù)訓(xùn)練的CNN進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)
實戰(zhàn)項目：構(gòu)建一個CNN模型，用于圖像分類任務(wù)（如CIFAR-10數(shù)據(jù)集）。
第5章 - 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN)
RNN基礎(chǔ)概念
長短時記憶網(wǎng)絡(luò) (LSTM) 和門控循環(huán)單元 (GRU)
RNN用于序列數(shù)據(jù)
使用RNN進(jìn)行文本生成
實戰(zhàn)項目：使用RNN模型進(jìn)行時間序列預(yù)測或簡單的文本生成。
第6章 - 優(yōu)化技巧
正則化技術(shù)：Dropout, Batch normalization
超參數(shù)調(diào)優(yōu)技巧
學(xué)習(xí)率調(diào)度
權(quán)重初始化策略
實戰(zhàn)項目：對第4章的CNN模型進(jìn)行優(yōu)化，使用正則化、調(diào)整學(xué)習(xí)率策略和超參數(shù)搜索來提高模型的性能。
第7章 - 生成對抗網(wǎng)絡(luò) (GAN)
GAN基礎(chǔ)概念
實現(xiàn)簡單的GAN
DCGAN介紹
GAN的應(yīng)用案例
實戰(zhàn)項目：構(gòu)建一個簡單的GAN模型，生成模擬的數(shù)字圖片或簡單的藝術(shù)作品。
第8章 - 強(qiáng)化學(xué)習(xí)與PyTorch
強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)概念
Q-learning與深度Q網(wǎng)絡(luò)(DQN)
Policy Gradient
使用PyTorch實現(xiàn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法
實戰(zhàn)項目：使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個游戲代理（如訓(xùn)練一個小型游戲如Flappy Bird或CartPole的代理）。
第9章 - 模型部署與生產(chǎn)環(huán)境
TorchScript和模型序列化
使用ONNX導(dǎo)出模型
使用PyTorch Serving部署模型
模型性能優(yōu)化
實戰(zhàn)項目：選擇之前構(gòu)建的一個模型，進(jìn)行模型序列化，并在本地環(huán)境中部署該模型，實現(xiàn)一個簡單的Web API來進(jìn)行模型預(yù)測。
第10章 - 最新進(jìn)展與研究方向
介紹最新的PyTorch功能和工具
研究領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)趨勢
介紹一些高級模型架構(gòu)：如Transformer, BERT等
項目實踐與展望
實戰(zhàn)項目：基于Transformers或BERT模型，構(gòu)建一個簡單的文本分類或文本生成任務(wù)。
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綜合實戰(zhàn)項目
項目名稱：智能醫(yī)療診斷助手
項目簡介：
構(gòu)建一個深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的智能醫(yī)療診斷助手，該助手可以通過患者的醫(yī)療圖像和相關(guān)的臨床文本數(shù)據(jù)，提供可能的疾病診斷建議。
項目步驟：
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：
收集醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)，例如X光、MRI或CT掃描。
收集相關(guān)的臨床文本數(shù)據(jù)，例如患者的癥狀描述、病史等。
數(shù)據(jù)預(yù)處理：圖像增強(qiáng)、文本清洗和編碼等。
模型設(shè)計：
使用CNN模型對醫(yī)療圖像進(jìn)行特征提取。
使用RNN或Transformer模型對臨床文本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取。
結(jié)合兩種類型的特征進(jìn)行疾病診斷。
模型訓(xùn)練與驗證：
劃分訓(xùn)練集、驗證集和測試集。
使用損失函數(shù)和優(yōu)化器進(jìn)行模型訓(xùn)練。
使用驗證集進(jìn)行模型驗證，并進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)。
模型評估：
使用測試集評估模型的性能。
使用各種評估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1得分等，來評估模型的性能。
模型部署：
使用TorchScript或ONNX序列化模型。
構(gòu)建一個Web或移動應(yīng)用，允許醫(yī)生或患者上傳醫(yī)療圖像和相關(guān)文本，然后得到模型的診斷建議。
項目報告：
對項目進(jìn)行詳細(xì)的文檔記錄，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型設(shè)計、訓(xùn)練策略、評估結(jié)果和部署步驟等。
分析項目中遇到的挑戰(zhàn)和采取的解決策略。
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