前言
PyTorch是深度学习的主流框架之一，新手入门相对容易。为了帮助初学者解决PyTorch入门及实践的问题，有三AI推出《深度学习之PyTorch-入门及实战篇》课程，课程将算法、模型和基础理论知识进行有机结合，结合CV的实战项目，帮助大家掌握PyTorch框架的基础知识和使用方法，带大家较平稳地入门深度学习领域。让你以最短的时间掌握PyTorch框架的基础知识并进行代码实践。
课程介绍
课程大纲主要包含PyTorch简介、PyTorch环境配置、张量简介、PyTorch中的层结构及初始化、PyTorch中的损失函数、PyTorch中的优化器、PyTorch中的数据读取、PyTorch中的模型加载与保存、基于PyTorch的垃圾图像分类等内容，目前总课时超过6个小时，后续还会增加Pytorch模型部署，自定义算子优化等内容。
课程采用理论加Pytorch实战的方式进行讲解，在代码实战阶段，课程还会提供实战所需的代码和数据集，并且会对代码进行逐行讲解，让你对代码有个深刻的理解。
课程大纲
课程配以“基于Pytorch的垃圾分类实战”实战项目。
案例 垃圾分类
讲师介绍
郭冰洋，东北大学软件学院博士，专注于图像分类、分割以及三维重建等领域，发表相关论文两篇。担任有三AI公众号图像分类专栏作者，于公众号及知乎撰写相关文章二十余篇，多次参与录制图像分类、图像分割课程并开设直播训练营。
欢迎有在深度学习领域有沉淀积累的同学加入有三AI生态，让更多人受益！
