我叫小马，毕业于哈尔滨理工大学，仪器测量专业。很多人听到我的学校和专业，可能会觉得我与计算机、编程和高性能计算无缘，但事实是，我正是凭借CUDA这一技术，在职业生涯中实现了逆袭。 我的起点 小时候，我总是对周围的事物保持好奇心。家里的各种小玩意，如闹钟、电视遥控器等，都曾被我拆开过，尝试着了解它们的工作原理。当我进入大学时，选择了仪器测量专业，这是一个综合性很强的专业，涉及到物理、数学、电子技术

综合实战项目：智能医疗诊断助手 1. 数据准备： 收集医疗图像数据： 从医院数据库或开放数据集如NIH Chest X-rays获取X光、MRI或CT扫描。 收集相关的临床文本数据： 与医院合作收集症状描述和病史等，确保数据是匿名的。 2. 数据预处理： 图像增强： 使用图像增强技巧，如

第10章 - 最新进展与研究方向 实训操作手册 1. 介绍最新的PyTorch功能和工具 目标：了解PyTorch的最新功能和工具，包括模型优化、部署和监视工具。 内容： a. 动态量化： 动态量化在模型推理时实时进行，通常用于减少模型大小和提高推理速度。 b. TorchServe： PyTorch的官方模型服务

第9章 - 模型部署与生产环境 实训操作手册 1. TorchScript和模型序列化 目标：理解TorchScript的目的，并学会将PyTorch模型转换为TorchScript。 内容： a. 什么是TorchScript？ TorchScript提供了一种方法，可以捕获PyTorch模型的定义，使其与Pyt

第8章 - 强化学习与PyTorch 实训操作手册 1. 强化学习基础概念 目标：理解强化学习的核心概念及其与监督学习的区别。 内容： a. 什么是强化学习？ 强化学习是机器学习的一个子领域，其中智能体学习如何在环境中采取行动，以便最大化某种概念上的累积奖励。 b. 术语： 智能体(Agent)：在环

第7章 - 生成对抗网络 (GAN) 实训操作手册 1. GAN基础概念 目标：理解GAN的工作原理及其与传统神经网络的区别。 内容： a. 什么是GAN？ 生成对抗网络（GAN）由两部分组成：生成器 (Generator) 和鉴别器 (Discriminator)。生成器试图产生假的数据，而鉴别器试

第6章 - 优化技巧实训操作手册 1. 正则化技术：Dropout和Batch normalization 1.1 Dropout Dropout是一种防止神经网络过拟合的技术。它在训练期间随机“关闭”一些神经元，使其在前向传播和反向传播中都不工作。 实操步骤： 在你的模型中的适当位置插入Dropout层。选择一个dropout率，例如0.5

第5章 - 循环神经网络 (RNN) 与长短时记忆网络 (LSTM) 实训操作手册 1. RNN基础概念 目标：理解RNN的工作原理及其与传统神经网络的区别。 内容： a. 什么是RNN？ RNN是一种用于处理序列数据的神经网络结构。与传统神经网络不同，RNN可以处理长度可变的输入序列，并具有“记忆”功能，能够保留

第4章 - 卷积神经网络 (CNN) 基础实训操作手册 1. 卷积神经网络简介 目标：理解卷积神经网络的基本原理和其在图像处理中的应用。 内容： a. 什么是卷积神经网络（CNN）？ CNN是一种深度学习算法，它特别适用于处理具有网格结构的数据，如图像。CNN能够自动和适应地从图像中学习空间层次结构的