课程大纲

第1章 - 基础知识

1. 介绍深度学习与神经网络
2. PyTorch简介
3. 安装PyTorch
4. PyTorch基础概念：张量（Tensors）

• 实战项目：使用PyTorch进行基础的张量操作，如创建、修改和组合张量。

第2章 - PyTorch基础操作

1. 张量操作
2. 自动微分与计算图
3. 基本神经网络构建
4. 数据加载和处理：使用DataLoader和Dataset

• 实战项目：构建一个简单的线性回归模型，用于预测模拟数据。

第3章 - 神经网络基础

1. 介绍神经网络架构
2. 使用nn.Module定义网络
3. 介绍损失函数和优化器
4. 实现基础的前馈神经网络

• 实战项目：使用PyTorch构建并训练一个基于全连接层的手写数字识别模型（如MNIST数据集）。

第4章 - 卷积神经网络 (CNN)

1. CNN基础概念
2. 实现简单的CNN
3. 数据增强技术
4. 使用预训练的CNN进行迁移学习

• 实战项目：构建一个CNN模型，用于图像分类任务（如CIFAR-10数据集）。

第5章 - 循环神经网络 (RNN)

1. RNN基础概念
2. 长短时记忆网络 (LSTM) 和门控循环单元 (GRU)
3. RNN用于序列数据
4. 使用RNN进行文本生成

• 实战项目：使用RNN模型进行时间序列预测或简单的文本生成。

第6章 - 优化技巧

1. 正则化技术：Dropout, Batch normalization
2. 超参数调优技巧
3. 学习率调度
4. 权重初始化策略

• 实战项目：对第4章的CNN模型进行优化，使用正则化、调整学习率策略和超参数搜索来提高模型的性能。

第7章 - 生成对抗网络 (GAN)

1. GAN基础概念
2. 实现简单的GAN
3. DCGAN介绍
4. GAN的应用案例

• 实战项目：构建一个简单的GAN模型，生成模拟的数字图片或简单的艺术作品。

第8章 - 强化学习与PyTorch

1. 强化学习基础概念
2. Q-learning与深度Q网络(DQN)
3. Policy Gradient
4. 使用PyTorch实现强化学习算法

• 实战项目：使用强化学习训练一个游戏代理（如训练一个小型游戏如Flappy Bird或CartPole的代理）。

第9章 - 模型部署与生产环境

1. TorchScript和模型序列化
2. 使用ONNX导出模型
3. 使用PyTorch Serving部署模型
4. 模型性能优化

• 实战项目：选择之前构建的一个模型，进行模型序列化，并在本地环境中部署该模型，实现一个简单的Web API来进行模型预测。

第10章 - 最新进展与研究方向

1. 介绍最新的PyTorch功能和工具
2. 研究领域的深度学习趋势
3. 介绍一些高级模型架构：如Transformer, BERT等
4. 项目实践与展望

• 实战项目：基于Transformers或BERT模型，构建一个简单的文本分类或文本生成任务。

综合实战项目

项目名称：智能医疗诊断助手

项目简介：

构建一个深度学习驱动的智能医疗诊断助手，该助手可以通过患者的医疗图像和相关的临床文本数据，提供可能的疾病诊断建议。

项目步骤：

1. 数据准备：
   1. 收集医疗图像数据，例如X光、MRI或CT扫描。
   2. 收集相关的临床文本数据，例如患者的症状描述、病史等。
   3. 数据预处理：图像增强、文本清洗和编码等。
2. 模型设计：
   1. 使用CNN模型对医疗图像进行特征提取。
   2. 使用RNN或Transformer模型对临床文本数据进行特征提取。
   3. 结合两种类型的特征进行疾病诊断。
3. 模型训练与验证：
   1. 划分训练集、验证集和测试集。
   2. 使用损失函数和优化器进行模型训练。
   3. 使用验证集进行模型验证，并进行超参数调优。
4. 模型评估：
   1. 使用测试集评估模型的性能。
   2. 使用各种评估指标，如准确率、召回率、F1得分等，来评估模型的性能。
5. 模型部署：
   1. 使用TorchScript或ONNX序列化模型。
   2. 构建一个Web或移动应用，允许医生或患者上传医疗图像和相关文本，然后得到模型的诊断建议。
6. 项目报告：
   1. 对项目进行详细的文档记录，包括数据准备、模型设计、训练策略、评估结果和部署步骤等。
   2. 分析项目中遇到的挑战和采取的解决策略。