1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

第1章初見PyTorch
1-1lesson1 PyTorch簡介
1-2lesson2 開發環境
第2章回歸問題2
2-1lesson3-簡單回歸案例-1
2-2lesson3-簡單回歸案例-2
2-3lesson4-簡單回歸案例-PyTorch求解
2-4lesson5-手寫數字問題引入-1
2-5lesson5-手寫數字問題引入-2
2-6基本數據類型-1
2-7基本數據類型-2
2-8創建Tensor-1
2-9創建Tensor-2
2-10索引與切片-1
2-11索引與切片-2
2-12維度變換-1
2-13維度變換-2
2-14維度變換-3
2-15維度變換-4
第3章張量高階操作
3-1Broadcasting-1
3-2Broadcasting-2
3-3Tensor合并與分割-1
3-4Tensor合并與分割-2
3-5Tensor運算
3-6Tensor統計-1
3-7Tensor統計-2
3-8Tensor高階
第4章隨機梯度下降
4-1什么是梯度-1
4-2什么是梯度-2
4-3常見梯度
4-4激活函數與Loss的梯度-1
4-5激活函數與Loss的梯度-2
4-6激活函數與Loss的梯度-3
第5章感知機梯度傳播推導
5-1感知機的梯度推導-1
5-2感知機的梯度推導-2
5-3鏈式法則
5-4MLP反向傳播推導
5-5優化小實例
第6章多層感知機與分類器
6-1Logistic Regression
6-2交叉熵
6-3LR多分類實戰
6-4MLP網絡層
6-5激活函數與GPU加速
6-6MNIST測試
6-7Visdom可視化
第7章過擬合
7-1過擬合與欠擬合
7-2Train-Val-Test-交叉驗證-1
7-3Train-Val-Test-交叉驗證-2
7-4Regularization
7-5動量與學習率
7-6Dropout, 批處理