H马AI大模型训练营2期

教程内容

第一章 Python 基础前置课

01、Python语言简介.mp4

02、Anaconda3软件安装.mp4

03、PyCharm软件的安装与激活.mp4

04、PyCharm配置与Python入门程序编写.mp4

05、Python中的注释.mp4

06、Python中的变量.mp4

07、Python中的四种基本数据类型.mp4

08、Python中的运算符.mp4

09、Python中的输入与输出操作.mp4

10、 Python中的printO格式化输出.mp4

11、 Python中的if选择结构.mp4

12、Python的if...else结构与if..elif...else多分支结构.mp4

13、if嵌套结构.mp4

14、Python实现猜拳游戏开发.mp4

15、Python中模块的导入与使用.mp4

16、Python中的for循环结构.mp4

17、for循环与range0函数结合使用.mp4

18、for循环中的两大关键词.mp4

19、for循环综合室例之猜数字游戏开发.mp4

20、列表容器定义与增删改查操作.mp4

21、列表其他操作.mp4

22、列表的切片操作.mp4

23、列表相关函数与操作方法.mp4

24、Python中的元组定义与访问.mp4

25、字典的定义与增删改查操作.mp4

26、集合的定义与使用.mp4

27、函数的定义与调用.mp4

28、Python中变量的作用域.mp4

29、global关键字的使用.mp4

30、函数的两种传参方式（位置传递与关键词传递）.mp4

31、默认值参数.mp4

32、不定长参数.mp4

33、lambda表达式.mp4

34、面向过程与面向对象.mp4

35、面向对象类和对象的概念.mp4

36、面向对象中的self关键字.mp4

37、对象属性的设置与获取.mp4

38、init 0魔术方法的使用.mp4

39、_call魔术方法的使用.mp4

40、Python中类的继承.mp4

41、继承中的重写操作.mp4

42、super0强制调用父类属性和方法.mp4

第二章 pytorch框架

01、深度学习简介.mp4

02、pytorch简介和安装方法.mp4

03、pytorch内容说明.mp4

04、张量的基本创建方法.mp4

05、线性张量和随机张量.mp4

06、创建全0、全1和指定值的张量.mp4

07、张量元素类型转换.mp4

08、张量创建内容总结.mp4

09、张量转换为数组.mp4

10、数组转换为张量.mp4

11、张量标量数值的获取.mp4

12、张量的基本运算.mp4

13、张量的点乘运算.mp4

14、张量的乘法运算.mp4

15、张量的运算函数.mp4

16、张量的索引操作.mp4

17、张量的多维索引1.mp4

18、张量的reshape方法.mp4

19、张量的squeeze和unsqueeze方法.mp4

20、张量的transpose和permute方法.mp4

21、张量的view方法.mp4

22、张量的拼接操作.mp4

23、自动微分模块.mp4

24、线性回归简介.mp4

25、线性回归的损失函数.mp4

26、梯度下降算法,mp4

27、线性回归实现流程.mp4

28、线性回归数据集构建.mp4

29、线性回归模型构建.mp4

30、线性回归模型训练与预测.mp4

第三章 神经网络

01、神经网络内容简介.mp4

02、神经元的设计.mp4

03、神经网络的构成.mp4

04、激活函数的作用.mp4

05、sigmoid激活.mp4

06、relu激活.mp4

07、softmax激活.mp4

08、常见的激活函数和选方法.mp4

09、神经网络的构建.mp4

10、网络参数量的统计方法.mp4

11、神经网络的优缺点.mp4

12、损失函数.mp4

13、梯度下降算法.mp4

14、反向传播算法.mp4

15、价格分类索例需求分析.mp4

16、数据集获取.mp4

17、模型构建.mp4

18、模型训练.mp4

19、模型评估.mp4

20、NLP概述.mp4

21、transformer结构介绍.mp4

22、transformer实现汉译英.mp4

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