Pytorch深度学习入门---系列1【前馈神经网络】

[艺桥]

课程名称	适应人群
Pytorch深度学习入门---系列1【前馈神经网络】	1.AI深度学习从业者 2.AI入门学生

课程环境：win10，python3，pytorch 1.7.1 + torchvision 0.8.2，cuda10.0+cudnn7.6.5 （暂时不关注GPU处理的，也可暂时不安装cuda、cudnn） ；

备注：环境不太熟的同学，可以参考课程【AI开发环境搭建】：https://edu.csdn.net/course/detail/35251

问题：现在好多从事AI 深度学习的同学、以及刚入门深度学习的同学，不了解深度学习为什么会实现特征学习。why  ？？？

本课程利用【中文字识别】项目，用简单易懂的方式，让大家理解深度学习工作原理，并能够利用Pytorch

实现多层神经网络设计，学会优化神经网络的一些方法。

主要内容：

1. 网络设计

2. 数据加载、制作

3. 模型训练

4. 模型评估

5. 模型优化

6. 损失函数

7. 优化器

8. 模型加载

9. 模型保存

10. GPU加速

11.LOSS曲线图生成