分享视频教程——《深度强化学习极简入门与Pytorch实战》，视频+源码+课件下载！ 强化学习作为行为主义人工智能学派的典型代表，近几年与深度神经网络相结合形成的深度强化学习(DRL)，达到了令人惊叹的智能水平：2015年DQN智能体玩视频游戏超越人类水平，2017年基于PPO算法的Open Five在《Dota》游戏中战胜人类顶尖职业玩家，2019年基于DRL的AlphaStar在《星际争霸II》游戏中战胜人类顶尖职业玩家。深度强化学习为通用人工智能(AGI)带来了新的希望！ 然而，深度强化学习理论较为抽象，学习曲线陡峭，需要大量的时间和精力才能入门，很多硕士和博士往往浪费了大量时间在入门阶段，耽误了学习和科研进度。 《深度强化学习极简入门与Pytorch实战》课程的特点之一：精炼而不失重点。本门课程深入浅出，根据多年深度强化学习科研和项目实践经验，选取了强化学习入门所必须掌握的知识点，为学员构建一个最小而必要的强化学习知识体系，为后续的研究和论文专业以及工程实践打下坚实的基础。 《深度强化学习极简入门与Pytorch实战》课程的特点二：强调实战。为每个知识点精心设计设计编

pytorch 实战，使用生成对抗网络生成动漫图像。 使用的技术：分割数据集（torch.utils.data.random_split）,early_stopping 当满足一定的条件时提前结束训练。训练，测试代码完善，非常容易上手。

使用MIMIC-IV中的影像报告数据，基于pytorch搭建transformer神经网络，使用gensim的word2vec包训练词向量配合pytorch使用，进行英文影像报告的分类。 更加详细的资源介绍参见https://blog.csdn.net/weixin_46523923/article/details/122644174

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PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。此资源为B站刘二大人的pytorch深度学习实战资料包，希望对大家有所帮助。

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PyTorch从入门到实践 | (6) PyTorch实战指南：猫狗二分类-附件资源

系列课程包括深度学习中经典网络架构，结合计算机视觉与自然语言处理两大核心模块展开原理分析与项目实战。通俗讲解深度学习中两大经典网络架构CNN与RNN模型，结合当下最主流PyTorch框架进行实战演练，选择当下NLP与CV中经典项目与解决方案，全部基于真实数据集，结合项目源码展开网络架构分析与实例应用。课程风格通俗易懂，用最接地气的方式带领同学们进军Ai，提供全部课程所需数据与项目源码。

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