AIGC开营典礼

课程说明 部署进行时 部署完成 相关命令

1.1、课程先导 2.1、全连接神经网络整体结构 2.2、全连接神经网络的单元结构 2.3、为什么要加入非线性激活函数 2.4、sigmoid激活函数

Transformer引入和特性 Transformer结构详解和分析 Encoder之Self-Attention举例 Encoder之Multi-headed Encoder之Positional Encoding

课程介绍 注意力机制和自注意力机制 Transformer的架构概述 Transformer Encoder的多头注意力 Transformer Encoder的位置编码

课程介绍 Transformer架构概述 Transformer的Encoder Transformer的Decoder ViT架构概述

课程介绍 Transformer的架构概述 Transformer的Encoder Transformer的Decoder Swin Transformer的网络架构

Word2Sequence的初始化函数 语料库词频统计 语料库词典到序列的转换 IMDB数据介绍及读取 使用DataSet读取IMDB数据集

课程介绍 目标检测-任务说明 目标检测-常用数据集 目标检测-性能指标 Transformer及在CV领域的应用

课程介绍 图像分割-任务说明及常用数据集 图像分割-性能指标 Transformer及在CV领域的应用 Swin Transformer原理

课程介绍 注意力机制 自注意力机制 Transformer的架构概述 Transformer Encoder的多头注意力

自然语言处理的绪论 自然语言处理的发展历程 自然语言处理的研究内容 自然语言处理的主要挑战 词频统计的实现

第1节：环境搭建 第2节：图像的读取和显示 第3节：视频读取和显示 第4节：摄像头读取和显示 第1节：图像转张量

第1节：环境搭建 第2节：Tensor的定义 第3节：GPU的使用 第4节：自动求导 第5节：线性层API

前言 Prompt概述 Prompt基本使用 动手实践：生成网红推广软文 Prompt角色设定

课程简介 1-GPT系列算法概述 2-GPT三代版本分析 3-GPT初代版本要解决的问题 4-GPT第二代版本训练策略

课程介绍 推演程序演示，基于130亿参数模型 llama模型分析和训练数据分析 git和msys2安装和llama模型下载 llama推理测试程序演示

构建大模型，GPU是否为W一生命线？