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课程介绍
本课程由美女老师亲自主讲，旨在帮助学员深入学习PyTorch深度学习技术，全面掌握其原理与实践应用。课程内容涵盖了PyTorch的基础知识、深度学习模型构建、训练与调优等方面，通过详细解读和实践指导，学员将掌握如何利用PyTorch进行深度学习项目的开发与实战。

课程目录
├─01-Lesson 0.1 GPU购买与GPU白嫖指南.mp4
├─02-Lesson 0.2 PyTorch安装与部署（CPU版本）.mp4
├─03-Lesson 0.3 PyTorch安装与配置（GPU版本）.mp4
├─04-Lesson1.张量的创建与常用方法(1).mp4
├─04-Lesson1.张量的创建与常用方法.mp4
├─05-Lesson 2 张量的索引-分片-合并及维度调整.mp4
├─06-Lesson 3 张量的广播和科学运算.mp4
├─07-Lesson 4 张量的线性代数运算.mp4
├─08-Lesson 5 基本优化方法与最小二乘法.mp4
├─09-Lesson 6 动态计算图与梯度下降入门.mp4
├─10-Lesson 7.1 神经网络的诞生与发展.mp4
├─11-Lesson 7.2 机器学习中的基本概念.mp4
├─12-Lesson 7.3 深入理解PyTorch框架.mp4
├─13-Lesson 8.1单层回归神经网络 & Tensor新手避坑指南.mp4
├─14-Lesson 8.2 torch.nn.Linear实现单层回归网络的正向传播.mp4
├─15-Lesson 8.3 二分类神经网络的原理与实现.mp4
├─16-Lesson 8.4 torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播.mp4
├─17-Lesson 8.5 多分类神经网络.mp4
├─18-Lesson 9.1 从异或门问题认识多层神经网络.mp4
├─19-Lesson 9.2 黑箱：深度神经网络的不可解释性.mp4
├─20-Lesson 9.3 & 9.4 层与激活函数.mp4