第1章 人工智能与神经网络简介

• 视频： 1-1 人工智能及其历史 (04:19)
• 视频： 1-2 神经网络简介 (02:09)

第2章 Pytorch基础

• 视频： 2-1 Pytorch与Tensorflow的基本区别 (06:39)
• 视频： 2-2 Pytorch安装及简单测试 (07:19)
• 视频： 2-3 Pytorch基本数学运算 (05:38)

第3章 用PyTorch开发神经网络

• 视频： 3-1 神经网络基本介绍 (04:42)
• 视频： 3-2 Pytorch的Autograd包 (04:47)
• 视频： 3-3 Pytorch中定义神经网络与训练流程 (14:41)
• 视频： 3-4 运行神经网络与计算损失 (05:36)
• 视频： 3-5 PyTorch中的反向传递与权值更新 (03:30)
• 视频： 3-6 神经网络中损失函数的用途 (04:50)

第4章 从0开始开发卷积神经网络图像分类器

• 视频： 4-1 数据加载与归一 (07:17)
• 视频： 4-2 常用公共数据集加载 (18:06)
• 视频： 4-3 私人数据集加载方法 (01:39)
• 视频： 4-4 定义神经网络 (05:11)
• 视频： 4-5 定义权值更新规则与损失函数 (02:13)
• 视频： 4-6 训练神经网络 (13:19)
• 视频： 4-7 测试神经网络 (05:53)
• 视频： 4-8 神经网络的保存与载入 (06:04)