1、可免费在以后培训班中重听；
        2、免费提供课后技术支持，保障培训效果。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

第1章初见PyTorch
1-1lesson1 PyTorch简介
1-2lesson2 开发环境
第2章回归问题2
2-1lesson3-简单回归案例-1
2-2lesson3-简单回归案例-2
2-3lesson4-简单回归案例-PyTorch求解
2-4lesson5-手写数字问题引入-1
2-5lesson5-手写数字问题引入-2
2-6基本数据类型-1
2-7基本数据类型-2
2-8创建Tensor-1
2-9创建Tensor-2
2-10索引与切片-1
2-11索引与切片-2
2-12维度变换-1
2-13维度变换-2
2-14维度变换-3
2-15维度变换-4
第3章张量高阶操作
3-1Broadcasting-1
3-2Broadcasting-2
3-3Tensor合并与分割-1
3-4Tensor合并与分割-2
3-5Tensor运算
3-6Tensor统计-1
3-7Tensor统计-2
3-8Tensor高阶
第4章随机梯度下降
4-1什么是梯度-1
4-2什么是梯度-2
4-3常见梯度
4-4激活函数与Loss的梯度-1
4-5激活函数与Loss的梯度-2
4-6激活函数与Loss的梯度-3
第5章感知机梯度传播推导
5-1感知机的梯度推导-1
5-2感知机的梯度推导-2
5-3链式法则
5-4MLP反向传播推导
5-5优化小实例
第6章多层感知机与分类器
6-1Logistic Regression
6-2交叉熵
6-3LR多分类实战
6-4MLP网络层
6-5激活函数与GPU加速
6-6MNIST测试
6-7Visdom可视化
第7章过拟合
7-1过拟合与欠拟合
7-2Train-Val-Test-交叉验证-1
7-3Train-Val-Test-交叉验证-2
7-4Regularization
7-5动量与学习率
7-6Dropout, 批处理