最新PyTorch机器学习与深度学习实践技术应用

近年来,随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生,人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术,在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外,近年来,Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。因此,为了帮助广大科研人员更加系统地学习深度学习的基础理论知识及对应的Pytorch代码实现方法,掌握深度学习的基础知识,与经典机器学习算法的区别与联系,以及最新的迁移学习、循环神经网络、长短时记忆神经网络、时间卷积网络、对抗生成网络、Yolo目标检测算法、自编码器等算法的原理及其Pytorch编程实现方法。

第一章 ChatGPT在科研中的应用

1、ChatGPT对话初体验

2、GPT-3.5与GPT-4的区别

3、ChatGPT科研必备插件(Data Interpreter、Wolfram、WebPilot、MixerBox Scholar、ScholarAI、Show Me、AskYourPDF等)

4、ChatGPT提示词使用技巧

5、基于ChatGPT的数据预处理(上传本地数据、数据预处理、数据可视化)

6、基于ChatGPT的机器学习与深度学习建模(算法原理讲解、自动生成代码、调试代码)

7、基于ChatGPT的论文写作(文献综述、论文框架、中英翻译、语法校正、文章润色等)

第二章 数据清洗

1、描述性统计分析(数据的频数分析:统计直方图;数据的集中趋势分析:算数平均值、标准差;数据的相关分析:相关系数)

2、数据标准化与归一化(为什么需要标准化与归一化?)

3、数据异常值、缺失值处理

4、数据离散化及编码处理

5、手动生成新特征

6、案例讲解

7、实操练习

第三章 线性回归模型

1、一元线性回归模型与多元线性回归模型(回归参数的估计、回归方程的显著性检验、残差分析)

2、岭回归模型(工作原理、岭参数k的选择、用岭回归选择变量)

3、LASSO模型(工作原理、特征选择、建模预测、超参数调节)

4、Elastic Net模型(工作原理、建模预测、超参数调节)

5、案例实践

6、实操练习

第四章 前向型神经网络

1、BP神经网络的基本原理(人工神经网络的分类有哪些?有导师学习和无导师学习的区别是什么?BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的?什么是梯度下降法?BP神经网络建模的本质是什么?)

2、BP神经网络的Python代码实现(怎样划分训练集和测试集?为什么需要归一化?归一化是必须的吗?什么是梯度爆炸与梯度消失?)

3、PyTorch代码实现神经网络的基本流程(Data、Model、Loss、Gradient)及训练过程(Forward、Backward、Update)

4、值得研究的若干问题(隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置?什么是交叉验证?过拟合(Overfitting)与欠拟合(Underfitting)、泛化性能评价指标的设计、样本不平衡问题、模型评价与模型选择(奥卡姆剃刀定律)等)

5、案例讲解:Linear模型、Logistic模型、Softmax函数输出、BP神经网络

6、实操练习

第五章 KNN、贝叶斯分类与支持向量机

1、KNN分类模型(KNN算法的核心思想、距离度量方式的选择、K值的选取、分类决策规则的选择)

2、朴素贝叶斯分类模型(伯努利朴素贝叶斯BernoulliNB、类朴素贝叶斯CategoricalNB、高斯朴素贝叶斯besfGaussianNB、多项式朴素贝叶斯MultinomialNB、补充朴素贝叶斯ComplementNB)

3、SVM的工作原理(SVM的本质是解决什么问题?核函数的作用是什么?什么是支持向量?

4、SVM扩展知识(如何解决多分类问题?SVM除了建模型之外,还可以帮助我们做哪些事情?)

5、案例实践

6、实操练习

第六章 决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM

1、决策树的工作原理(微软小冰读心术的启示;什么是信息熵和信息增益?ID3算法和C4.5算法的区别与联系);决策树除了建模型之外,还可以帮我们做什么事情?

2、随机森林的工作原理(为什么需要随机森林算法?广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么?“随机”体现在哪些地方?随机森林的本质是什么?怎样可视化、解读随机森林的结果?)

3、Bagging与Boosting的区别与联系

4、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理

5. 常用的GBDT算法框架(XGBoost、LightGBM)

6、案例实践

7、实操练习

第七章 变量降维与特征选择

1、主成分分析(PCA)的基本原理

2、偏最小二乘(PLS)的基本原理

3、常见的特征选择方法(优化搜索、Filter和Wrapper等;前向与后向选择法;区间法;无信息变量消除法;正则稀疏优化方法等)

4、案例实践

5、实操练习

第八章 群优化算法

1、遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的基本原理(粒子群算法、蜻蜓算法、蝙蝠算法、模拟退火算法等与遗传算法的区别与联系)

2、遗传算法的Python代码实现

3、案例实践一:一元函数的寻优计算

4、案例实践二:离散变量的寻优计算(特征选择)

5、实操练习

第九章 卷积神经网络

1、深度学习简介(深度学习大事记:Model + Big Data + GPU + AlphaGo)

2、深度学习与传统机器学习的区别与联系(神经网络的隐含层数越多越好吗?深度学习与传统机器学习的本质区别是什么?)

2、卷积神经网络的基本原理(什么是卷积核、池化核?CNN的典型拓扑结构是怎样的?CNN的权值共享机制是什么?)

3、卷积神经网络的进化史:LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系

4、利用PyTorch构建卷积神经网络(Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等)

5、卷积神经网络调参技巧(卷积核尺寸、卷积核个数、移动步长、补零操作、池化核尺寸等参数与特征图的维度,以及模型参数量之间的关系是怎样的?)

6、案例讲解:

(1)CNN预训练模型实现物体识别

(2)利用卷积神经网络抽取抽象特征

(3)自定义卷积神经网络拓扑结构

7、实操练习

第十章 迁移学习

1、迁移学习算法的基本原理(为什么需要迁移学习?为什么可以迁移学习?迁移学习的基本思想是什么?)

2、基于深度神经网络模型的迁移学习算法

3、案例讲解:猫狗大战(Dogs vs. Cats)

4、实操练习

第十一章 RNN与LSTM

1、循环神经网络RNN的基本工作原理

2、长短时记忆网络LSTM的基本工作原理

3、案例讲解:时间序列预测(北京市污染物预测)

4、实操练习

第十二章 目标检测算法

1、什么是目标检测?目标检测与目标识别的区别与联系

2、YOLO模型的工作原理,YOLO模型与传统目标检测算法的区别

3、案例讲解:

(1)利用预训练好的YOLO模型实现目标检测(图像检测、视频检测、摄像头实时检测)

(2)数据标注演示(LabelImage使用方法介绍)

(3)训练自己的目标检测数据集

4、实操练习

第十三章 自编码器

1、什么是自编码器(Auto-Encoder, AE)?

2、经典的几种自编码器模型原理介绍(AE、Denoising AE, Masked AE)

3、案例讲解:

(1)基于自编码器的噪声去除

(2)基于自编码器的手写数字特征提取与重构

(3)基于掩码自编码器的缺失图像重构

4、实操练习

第十四章 复习与答疑讨论

1、课程相关资料拷贝与分享

2、答疑与讨论(大家提前把问题整理好)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/208613.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

mysql怎么优化查询?

从多个维度优化,这里的优化维度有四个:硬件配置、参数配置、表结构设计和SQL语句及索引。 其中 SQL 语句相关的优化手段是最为重要的。 一、硬件配置 硬件方面的优化可以有 对磁盘进行扩容、将机械硬盘换为SSD,或是把CPU的核数往上提升一些…

IDEA中,Archetype的作用

在IntelliJ IDEA中,Archetype(原型)是一种用于创建项目的模板,它定义了项目的基本结构和初始文件。Archetype允许您通过预先构建好的项目框架来快速创建项目,从而节省了手动创建项目所需的时间和精力。 使用Archetype…

spark链接hive时踩的坑

使用spark操作hive,使用metastore连接hive,获取hive的数据库时,当我们在spark中创建数据库的时候,创建成功。 同时hive中也可以看到这个数据库,建表插入数据也没有问题,但是当我们去查询数据库中的数据时&a…

IDEA 出现问题:Idea-操作多次commit,如何合并为一个并push解决方案

❤️作者主页:小虚竹 ❤️作者简介:大家好,我是小虚竹。2022年度博客之星评选TOP 10🏆,Java领域优质创作者🏆,CSDN博客专家🏆,华为云享专家🏆,掘金年度人气作…

Python---继承

1、什么是继承 我们接下来来聊聊Python代码中的“继承”:类是用来描述现实世界中同一组事务的共有特性的抽象模型,但是类也有上下级和范围之分,比如:生物 > 动物 > 哺乳动物 > 灵长型动物 > 人类 > 黄种人 从哲学…

prometheus服务发现之consul

文章目录 前言一、Consul 在这里的作用二、原理三、实现过程安装 consul节点信息(exporter)注册进去consul节点信息(exporter)从consul解除注册:prometheus配置consul地址 总结 前言 我们平时使用 prometheus 收集监控…

接口的性能优化(从前端、后端、数据库三个角度分析)

接口的性能优化(前端、后端、数据库) 主要通过三方面进行优化 前端后端数据库 前端优化 接口拆分 不要搞一个大而全的接口,要区分核心与非核心的接口,不然核心接口就会被非核心接口拖累 或者一个接口中大部分返回都很快&…

通过rc.local开机自启执行nohup命令运行Flask,nohup.out中没有Flask请求响应日志

需求 通过修改/etc/rc.d/rc.local,实现开机自启Flask服务,CentOS 7.9。rc.local参考链接1,参考链接2。 问题 在/etc/rc.d/rc.local中添加 /home/python/face_jiance/kaijiziqi.sh 在/home/python/face_jiance/kaijiziqi.sh中写 nohup /…

数据可视化软件的兴起:背后的驱动力

在当今信息时代,数据变得比以往任何时候都更为重要。数据可视化软件的广泛应用成为了一种趋势。那么,为什么越来越多的人选择使用数据可视化软件呢?今天我就以自己的工作经验为基础,进行简单的分析。 数据可视化软件能将枯燥的数…

react-lazyload 的介绍、安装、使用。

目录 基本介绍 安装 使用 基本使用 详细属性 基本介绍 react-lazyload 是一个 React 组件,用于延迟加载(懒加载)页面上的图片或其他资源。懒加载是一种优化手段,它允许页面在初次加载时只加载可视区域内的内容,…

【Harmony】鸿蒙操作系统架构

目录 导论 第一部分:内核与核心组件 1.1 鸿蒙微内核的设计 1.2 分布式能力的强化 1.3 HarmonyOS的分层架构 1.4 分布式数据管理 第二部分:鸿蒙的核心能力 2.1 华为 ARK Compiler的引入 2.2 分布式图形界面的实现 2.3 统一的设备驱动框架 2.4 轻…

vue3移动端脚手架(纯净,集成丰富)

概述 一个纯净的移动端框架 ,用到了 Vue3 vuex Vite3 Vant3 sass eslint stylelint htmlhint husky commitlint axios axios-adapter VConsole 自定义全局 loading ,自定义函数式 dialog (api模仿微信小程序)&#x…

增强现实中的真实人/机/环与虚拟人/机/环

在增强现实中,真实人与虚拟人、真实机器与虚拟机器、真实环境与虚拟环境之间有着密切的关系。增强现实技术通过将真实与虚拟相结合,打破了传统的现实世界与虚拟世界的界限,创造出了一种新的体验方式。真实人、真实机器和真实环境与其对应的虚…

linux进入emergency mode

问题描述 linux系统进入emergency mode模式 解决方法 查看问题原因 journalctl -xb -p3 使用fsck 不一定是sda2,也可能是其他,我的是/dev/sda6,然后接受所有的option,完毕后重启电脑 fsck /dev/sda2接受所有的选项&#xff…

Python与ArcGIS系列(十六)重复节点检测

目录 0 简述1 实例需求2 arcpy开发脚本0 简述 在处理gis线图层和面图层数据时,有时候会遇到这种情况:数据存在重复节点或伪重复节点(两个节点距离极小),往往我们需要对这种数据进行检测标注或进行修改。本篇将介绍如何利用arcpy及arcgis的工具箱实现这个功能。 1 实例需求…

Webpack技术入门与实践

1.概念: 本质上, webpack是一个现代JavaScript应用程序的静态模块打包器,当webpack处理应用程序时,它会递归地构建一个依赖关系图,其中包含应用程序需要的每个模块,然后将所有这些模块打包成一个或多个bund…

【UE 材质】任务目标点效果

效果 步骤 1. 新建一个工程,创建一个Basic关卡 2. 新建一个材质,这里命名为“M_GoalPoint” 打开“M_GoalPoint”,设置混合模式为“半透明”,勾选“双面” 在材质图表中添加如下节点 此时预览效果如下 继续添加如下节点 此时效果…

无人机巡检中台揭秘,无人机管控平台助力巡查无人机巡检方案落地

随着无人机智能巡检的飞速发展,巡查无人机应用场景也日益多元,无人机巡检方案被频繁落地到工业生产及巡检巡逻业务中。而无人机管控平台应运而生,成为推动无人机智能巡检的关键工具。那我们一起来看一下无人机管控平台的作用: 一、…

微信小程序引入Vant Weapp修改样式不起作用,使用外部样式类进行覆盖

一、引入Vant Weapp后样式问题 在项目中使用第三方组件修改css样式时,总是出现各种各样问题,修改的css样式不起作用,没有效果,效果不符合预期等。 栗子(引入一个搜索框组件)实现效果: 左侧有一个搜索文字背景为蓝色,接着跟一个搜索框 wxml <view class"container&q…

【Python】 Python web开发库大全

库排序是按照使用人数和文档的活跃度为参考进行的&#xff0c;建议大家使用排名靠前的框架&#xff0c;因为它们的文档更齐全&#xff0c;技术积累要更多&#xff0c;社区更繁盛&#xff0c;能得到更好的支持&#xff0c;这样在遇到自己无法解决的问题&#xff0c;可以更快更高…