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AI算法工程师学习路线总结之PyTorch入门与实战篇 | 硬货

AI算法工程师学习路线总结之PyTorch入门与实战篇 | 硬货【磐创AI导读】本期是磐创AI联合七月在线平台推出的AI算法工程师系列进阶课程的第四部分——pytorch的入门与实战,课程涵盖深度学习基础pytorch简介pytorch处理常见的NLP、CV任务pytorch实战NLP项目等内容,带大家从零开始学习Pytorch。同样针对已关注磐创AI的老友们,为大家争取到了6个课程免单券,以及大量的课程优惠券,具体参与形式详解文末“粉丝福利”。

1. 课程介绍

    Pytorch由Facebook在2017年年初推出,然后在2018年12月8日加拿大蒙特利尔召开的NeurlPS 2018会议上,Facebook宣布正式推出PyTorch1.0稳定版。

    Pytorch现在是Github上增长第二快的开源项目,在过去的近两年里,Pytorch社区的贡献者增加了2.8倍。为何发展得这般蓬勃?

  • Pytorch容易上手。只要熟悉Python,就很容易和Pytorch玩耍在一起了。相比之下,学Tensorflow就像在学一种新的语言,语法稍复杂,不太适合新手。

  • Pytorch许多操作都很简洁。比如:Tensorflow之间的互转,可以在Pytorch里优雅地完成,而在TF里就没那么轻松了。

  • Pytorch如果debug很方便。Pytorch作为动态图框架的优势就有体现,像给Python代码debug那样。

    所以,和TensorFlow综合相比,Pytorch上手容易,代码简单易读,在学术界和工业界都有广泛的使用者。

    本课程会通过8节课迅速入门Pytorch,从最简单的分类模型开始讲到机器翻译,问答系统等高阶实用问题,让大家读懂每一行代码,学会用Pytorch迅速开发深度学习模型

2. 所需基础


  • 有Python基础

  • 有深度学习基本模型的基础

3. 课程特色

  • 最新模型:学习PyTorch的最新版本,即PyTorch1.0版本;

  • 专注NLP:专注自然语言处理,不知不觉成为自然语言处理专家;

  • 实战应用:理论实战结合,偏实战。详细分解实际应用中的各种难题,并提供基于Jupyter Notebook的CPU云平台供在线编译实战。

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  • 八大项目:本课程精心准备以下八大项目

    ① 用Pytorch编写一个简单的分类器

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  • ② 用Pytorch训练词向量

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    ③ 文本情感分类项目

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    ④ 用Pytorch训练语言模型

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    ⑤ FashionMNIST图像分类项目

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    ⑥ 基于神经网络的英中翻译模型

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    ⑦ SQuAD模型学习

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    ⑧ 训练一个SeqSeq聊天机器人

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    4. 课程大纲

    第一阶段 从PyTorch起步掌握DL基础

    1 深度学习回顾与Pytorch简介

    知识点1神经网络模型回顾(线性层,非线性激活函数,SoftMax),用PyTorch定义神经网络模型

    知识点2: 知识点:损失函数,用PyTorch定义计算损失

    知识点3: 知识点:反向传播算法,用PyTorch做反向传播

    知识点4: 知识点:优化模型,PyTorch optimizer

    实战项目: 实战项目:用PyTorch编写一个简单的分类器

    2 词向量简介

    知识点1: 知识点:词向量,word2vec

    知识点2: 知识点:negative sampling

    知识点3: 知识点:词向量的特性和应用

    实战项目: 实战项目:用PyTorch训练词向量

    第二阶段 利用pytorch处理常见的NLP、CV任务

    3 语言模型

    知识点1: 循环神经网络(RNN),LSTM, GRU

    知识点2: 语言模型

    实战项目:ElMo,BERT等预训练语言模型

    实战项目: 用PyTorch训练语言模型

    第4课 自然语言分类任务

    知识点1: 词包(bag of words)模型

    知识点2: 用PyTorch做迁移学习,finetune模型

    实战项目: 文本情感分类项目

    第5课 简单图片分类

      知识点1: 卷积神经网络,用PyTorch定义卷积神经网络

      知识点2: 使用PyTorch dataloader来高效读取数据

      知识点3: 常用CNN架构, AlexNet, VGG, ResNet, DenseNet

      实战项目: FashionMNIST 图像分类项目


    第三阶段 Pytorch实战NLP项目

    6课 图片风格迁移和GAN

       知识点1:图片风格迁移

       知识点2:生成对抗网络 (GAN)

       实战项目:图片风格迁移项目和利用GAN生成图片

    7Seqseq与Attention

    知识点1: 机器翻译

    知识点2: 聊天机器人

    实战项目: 利用Seq2Seq+Attention模型训练一个翻译模型

    8 问答系统

    知识点1:问答系统

    知识点2: 大规模预训练语言模型

    实战项目:训练一个问答系统


5. 讲师介绍

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褚博士  芝加哥大学计算机博士

芝加哥大学计算机博士,研究方向为NLP、ML、DL,熟练深度学习在当前NLP领域的模型与应用。擅长pandas数据分析,设计的Jupyter Notebook和作业备受学员称赞。


6. 上课方式


  • 七月在线官网课程录播(支持Windows、Mac、Pad等一切平台,无需安州任何额外软件);

  • 支持课程实时答疑、提供PPT、代码等课程资料,视频可反复学习,且有任何疑问可随时在课程群向老师提问

7. 适配岗位

注:薪资数据来源于拉勾网

  • 机器学习工程师

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  • 深度学习工程师

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8. 粉丝福利

针对已关注“磐创AI”公众号的粉丝,我们将推出以下三大福利:

福利一我们将送出6张《PyTorch入门与实战》程免单券,可直接扫描下方课程咨询二维码报名领取,数量有限,先到先得。

福利二关注“磐创AI”公众号,后台回复“0709”,即可免费获得深度PyTorch入门与实战 课件,满满的都是干货。

福利三扫描下方二维码,备注“磐创粉丝”表明磐创粉丝身份,即可获得课程免费试听的机会,并在报名时享受一定额度的课程优惠券


另:针对近期迫切期望转岗或就业机器学习工程师的童鞋,推荐强度更大且线上+线下结合的ML集训营9详见:

https://www.julyedu.com/weekend/train9?v=m1)。详情可扫描下方二维码咨询。

9. 报名方式


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扫描上方二维码,备注“磐创粉丝”,进行咨询与报名


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扫描上方二维码,回复“0709”进微信咨询群



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