AI Track¶
大火的“人工智能”是什么？AI 对学习、工作到底有什么用？我们可以如何入手？
如果对这些问题充满好奇，那就速速加入人工智能板块的学习吧！
在这里，经验丰富的学长会手把手教学，带领你一窥人工智能的奥秘，领略计算机世界的无限精彩！
PyTorch 额外参考资料¶
教程¶
Introduction to PyTorch - PyTorch Tutorials
PyTorch Beginner Series - YouTube
这两个教程都提供了 PyTorch 基本概念的讲解与实践，分别为文字和视频版本，大家可以通过它们快速上手 PyTorch。
学习笔记¶
上手项目¶
2022 暑培 数据分析 & PyTorch 图像多分类作业
这一作业提供了详尽的指导，帮助大家一步步地构建出自己的第一个 PyTorch 项目。作业形式为代码填空，因此大家只需要补充少量关键代码即可完成。如果希望对 PyTorch 有更深入的了解，可以尝试阅读代码并理解其运行原理。
Warning
原仓库中作业提交链接的服务器已下线，因此无法提交作业。大家只需要完成作业体会 PyTorch 的使用即可，无需提交。
如果你的暑培路线规划中包含了 CV 课程，则你可以跳过此作业，因为 CV 课程将会有类似的从零开始的项目作业。
7 月 30 日：CV¶
课前准备¶
请参考 CV。
课程讲义 & 课后作业¶
DDL: 8 月 11 日星期五 23:59
7 月 27 日：NLP¶
课前准备¶
请参考 NLP。
课程讲义¶
7 月 24 日：神经网络 & PyTorch¶
课前准备¶
请参考 Start Locally | PyTorch 安装 PyTorch。请注意你需要根据自己的操作系统、包管理器和计算平台选择合适的安装方式。
如果你不清楚应该如何选取，我们在课程中会介绍大致的安装流程，你可以先使用 pip 安装 CPU 版本的 PyTorch：
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课程讲义¶
7 月 21 日：数据分析 & NumPy¶
课前准备¶
请提前使用 pip 安装 numpy 与 matplotlib 包：
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课程讲义¶
最后更新:
2023年7月30日
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