为什么学习PyTorch？
谷歌用JAX，它为TPU量身定制；华为用MindSpore框架，背后是昇腾AI处理器。OpenAI用的是PyTorch，但几乎重写了底层逻辑，以适应自己的大模型架构。大模型巨头玩家为什么不继续用PyTorch呢？
谜底就在谜面上，开源框架是基础，不是答案。开源框架适合普通开发者，而巨头们往往需要在此基础上深度定制。80%的人工智能研究者工作其实用的还是PyTorch！国内模型框架仍然是PyTorch占据主流！
来源：亲爱的数据，侵删
PyTorch的优势有：动态计算图，强大的GPU加速，丰富的API，社区支持更新维护超赞，可以与许多其他库和框架无缝集成。门槛低，好用，提高深度学习的工作效率！
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研梦非凡PyTorch训练营
新手友好！带你从零开始，逐步掌握深度学习的核心概念和PyTorch的高级功能。
精心设计的课程内容和丰富的实战项目。将带你掌握如何构建、训练和部署各种深度学习模型，进而能够在各个人工智能研究领域熟练运用。
我们的课程优势
1.全面的知识体系：
课程涵盖了PyTorch的基本概念、核心操作、神经网络构建、优化与训练、进阶功能与应用案例等多个方面。
2.理论与实践相结合：
不仅有理论知识的讲解，还有实践案例和实战项目，让大家能够在实际操作中加深对理论知识的理解和应用，激发学习兴趣。
3.进阶功能与技巧：
讲授PyTorch的进阶功能和技巧，如数据处理，神经网络构建，帮助大家更高效地进行模型的构建和训练。
4. 丰富的社区资源：
课程介绍了PyTorch的库、工具等，让学习者能够了解并利用这些资源进行学习、交流和项目实践。
5.灵活的学习方式：
课程可以用灵活的学习方式，包括在线学习、自定义学习进度等，方便学习者根据自己的时间和需求进行学习。
课程收获
- 学会使用PyTorch进行深度学习模型的构建、训练和部署
课程大纲
第1章：PyTorch入门
第2章：PyTorch张量操作
第3章：PyTorch核心操作
第4章：Pytorch数据处理
- 4.3 数据加载与预处理：使用torchvision库
第5章：Pytorch与计算机视觉
第6章：Pytorch 与自然语言处理
第7章：Pytorch与多模态
六、讲师介绍
小王导师
- 【简介】985本硕，有丰富的深度学习和论文发表经验。主要研究方向有：自然语言处理，多模态学习，大语言模型，进化算法。
- 【科研成果】SCI论文3篇（其中JCR一区论文一篇，均为一作或通讯），EI会议论文2篇（均为一作）
- 【招收学生方向】大语言模型、进化算法、多模态学习、自然语言处理
七、课程形式及时长
八、课程价格
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九、课程平台
小鹅通
十、课程服务
研梦非凡论文发表服务
研梦非凡科研论文指导
如何快速找到idea，如何正确的选择模型，怎么避免与其他工作重复，
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研梦非凡导师团队
研梦非凡的导师来自海外QStop50、国内华五、C9、985高校的教授/博士导师/博士后，世界500强公司算法工程师，以及国内外知名人工智能实验室研究员。
这是一支实力强大的高学历导师团队，在计算机科学、机器学习、深度学习等领域，积累了丰富的科研经历，研究成果也发表在国际各大顶级会议和期刊上，在指导学员的过程中，全程秉持初心，坚持手把手个性化带教。包括但不限于以下导师～～
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