零基础AI入门实战 (深度学习+Pytorch)

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• 📁 零基础AI入门实战 (深度学习+Pytorch)
•     📄 077-8-损失计算与训练.mp4
•     📄 076-7-完成前向传播.mp4
•     📄 075-6-特征加权分配.mp4
•     📄 074-5-QKV计算方法.mp4
•     📄 073-4-分块要完成的任务.mp4
•     📄 070-1-项目源码准备.mp4
•     📄 072-3-Embedding模块实现方法.mp4
•     📄 071-2-源码DEBUG演示.mp4
•     📄 068-3-基于Flask测试模型预测结果.mp4
•     📄 067-2-服务端处理与预测函数.mp4
•     📄 069-1-视觉transformer要完成的任务解读.mp4
•     📄 065-9-模型训练任务与总结.mp4
•     📄 066-1-基本结构与训练好的模型加载.mp4
•     📄 064-8-网络模型预测结果输出.mp4
•     📄 062-6-字符预处理转换ID.mp4
•     📄 063-7-LSTM网络结构基本定义.mp4
•     📄 061-5-预料表与字符切分.mp4
•     📄 060-4-训练模型所需基本配置参数分析.mp4
•     📄 059-3-命令行参数与DEBUG.mp4
•     📄 058-2-文本数据处理基本流程分析.mp4
•     📄 057-1-数据集与任务目标分析.mp4
•     📄 056-3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp4
•     📄 055-2-图像数据与标签路径处理.mp4
•     📄 052-10-测试结果演示分析.mp4
•     📄 053-4-实用Dataloader加载数据并训练模型.mp4
•     📄 054-1-Dataloader要完成的任务分析.mp4
•     📄 051-9-重新训练全部模型.mp4
•     📄 050-8-模型训练方法.mp4
•     📄 049-7-优化器与学习率衰减.mp4
•     📄 047-5-输出层与梯度设置.mp4
•     📄 048-6-输出类别个数修改.mp4
•     📄 046-4-迁移学习方法解读.mp4
•     📄 045-3-数据集与模型选择.mp4
•     📄 044-2-数据增强模块.mp4
•     📄 043-1-任务分析与图像数据基本处理.mp4
•     📄 041-2-卷积网络参数解读.mp4
•     📄 042-3-卷积网络模型训练.mp4
•     📄 040-1-输入特征通道分析.mp4
•     📄 039-4-模型学习与预测.mp4
•     📄 038-3-训练流程实例.mp4
•     📄 031-3-网络结构定义方法.mp4
•     📄 037-2-参数初始化操作解读.mp4
•     📄 036-1-任务与数据集解读.mp4
•     📄 035-7-参数对结果的影响.mp4
•     📄 034-6-训练一个基本的分类模型.mp4
•     📄 033-5-损失与训练模块分析.mp4
•     📄 032-4-数据源定义简介.mp4
•     📄 028-2-CPU与GPU版本安装方法解读.mp4
•     📄 030-2-基本模块应用测试.mp4
•     📄 029-1-数据集与任务概述.mp4

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