3个月成功转型AI,年薪40W+,迪哥带你一口气解析四大AI就业方向以及AI各学科自学路线图,千万别选错方向了!

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2025-08-09 18:36:56
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AI入门不知道选哪个方向?不知道怎么开始入门学习?今天给大家准备好了完整的学习路线,少走弯路!
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视频选集
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3个月成功转型AI,年薪40W+,迪哥带你一口气解析四大AI就业方向以及AI各学科自学路线图,入门千万别选错方向了!
02:37
AI转型入门自学路线图
13:12
1-深度学习要解决的问题
07:56
2-深度学习应用领域
14:07
3-计算机视觉任务
05:49
4-视觉任务中遇到的问题
10:02
5-得分函数
07:15
6-损失函数的作用
10:43
7-前向传播整体流程
13:46
8-神经元个数的作用
09:08
9-预处理与dropout的作用
14:07
1-卷积神经网络概述分析
08:26
2-卷积要完成的任务解读
12:49
3-卷积计算详细流程演示
20:52
4-层次结构的作用
07:22
5-参数共享的作用
06:57
6-池化层的作用与效果
14:40
7-整体网络结构架构分析
16:31
8-经典网络架构概述
16:42
1-RNN网络结构原理与问题
08:55
2-注意力结构历史故事介绍
16:20
3-self-attention要解决的问题
12:17
4-QKV的来源与作用
13:17
5-多头注意力机制的效果
12:43
6-位置编码与解码器
13:08
7-整体架构总结
11:55
8-BERT训练方式分析
09:32
1-视觉transformer要完成的任务解读
13:34
1-PyTorch实战课程简介
04:54
2-PyTorch框架发展趋势简介
08:26
3-框架安装方法(CPU与GPU版本)
05:14
4-PyTorch基本操作简介
09:26
5-自动求导机制
11:00
6-线性回归DEMO-数据与参数配置
08:57
7-线性回归DEMO-训练回归模型
10:09
8-常见tensor格式
07:11
9-Hub模块简介
08:26
1-气温数据集与任务介绍
06:43
2-按建模顺序构建完成网络架构
11:39
3-简化代码训练网络模型
11:05
4-分类任务概述
05:13
5-构建分类网络模型
09:41
6-DataSet模块介绍与应用方法
10:12
0-1-卷积网络参数定义
07:22
0-2-网络流程解读
07:27
1-Vision模块功能解读
05:11
2-分类任务数据集定义与配置
06:28
3-图像增强的作用
04:52
4-数据预处理与数据增强模块
09:26
5-Batch数据制作
08:38
1-迁移学习的目标
05:32
2-迁移学习策略
07:12
8-加载训练好的网络模型
09:55
9-优化器模块配置
05:15
10-实现训练模块
08:16
11-训练结果与模型保存
09:32
12-加载模型对测试数据进行预测
09:11
13-额外补充-Resnet论文解读
11:48
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