PyTorch与深度学习实战-教学大纲 .pdfVIP

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《PyTorch与深度学习实战》教学大纲

课程名称:PyTorch与深度学习实战

课程类别:必修

适用专业:大数据技术类相关专业

总学时:64学时(其中理论26学时,实验38学时)

总学分:4.0学分

一、课程的性质

深度学习作为机器学习领域中一个新的研究方向,近年来已经在语音识别、计算机视觉

等多种应用中取得了重大的突破和成果。人工智能作为“十四五规划”中的重点新兴产业,

需要依托深度学习技术作为实现人工智能的重要途径。要研究和开发深度学习相关的技术,

离不开深度学习框架的支持。PyTorch作为一种流行的深度学习框架,因其入门简单且运行

效率相对较高,正在被越来越多的人所使用。为了满足日益增长的深度学习人才需求,特开

设PyTorch与深度学习实战课程。

二、课程的任务

通过本课程的学习,使学生学会使用Python和PyTorch框架实现深度学习全流程,并

详细拆解图像识别、文本生成、图像风格转换三个实际案例,将理论与实践相结合,为将来

从事深度学习相关的研究、工作奠定基础。

三、课程学时分配

序号教学内容理论学时实验学时其它

1第1章深度学习概述21

2第2章PyTorch深度学习通用流程24

3第3章PyTorch深度学习基础46

4第4章手写汉字识别68

5第5章文本生成68

6第6章基于CycleGAN的图像风格转换68

第7章基于TipDM大数据挖掘建模平

703

台实现文本生成

总计2638

四、教学内容及学时安排

1.理论教学

章节名称主要内容教学目标学时

1.深度学习的基本定义

2.深度学习的常见应用场景1.了解深度学习的定义和常

3.常见的深度学习应用技术见应用

4.常见的深度学习框架2.了解深度学习与其他领域

5.PyTorch的生态之间的联系

1深度学习概述2

6.PyTorch的特性3.掌握PyTorch深度学习框

7.PyTorch的安装过程架的安装方法

8.预训练模型的概念4.掌握PyTorch中预训练模

9.预训练模型的使用场景型的使用方法

10.预训练模型的调用方法

1.了解PyTorch深度学习的

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