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深度学习生产指南
从PyTorch到生产：MLOps、容器化和深度学习模型部署。
指南
介绍
掌握PyTorch、TensorFlow和神经网络，构建高性能生产级AI模型
目标
- 使用PyTorch和TensorFlow构建和训练神经网络
- 实现CNN、RNN、LSTM和Transformer架构
- 优化超参数并防止过拟合
- 使用MLOps将模型部署到生产环境
- 应用迁移学习和微调
目标受众
- →希望专注于深度学习的数据科学家
- →希望深化技能的ML工程师
- →对AI感兴趣的Python开发者
- →计算机科学研究人员和博士生
- →数据架构师和AI工程师
先决条件
扎实的Python基础（面向对象编程）。数学基础（线性代数、概率论）。建议有NumPy和Pandas经验。
详细课程
- •感知机、激活函数和反向传播
- •PyTorch入门：张量、自动梯度、模块
- •TensorFlow/Keras：顺序和函数式模型
- •CUDA GPU计算
常见问题
先决条件
扎实的Python基础（面向对象编程）。数学基础（线性代数、概率论）。建议有NumPy和Pandas经验。
目标受众
- →希望专注于深度学习的数据科学家
- →希望深化技能的ML工程师
- →对AI感兴趣的Python开发者
- →计算机科学研究人员和博士生
- →数据架构师和AI工程师
详细课程
1
模块1：深度学习基础
- →感知机、激活函数和反向传播
- →PyTorch入门：张量、自动梯度、模块
- →TensorFlow/Keras：顺序和函数式模型
- →CUDA GPU计算
2
模块2：计算机视觉（CNN）
- →卷积、池化和经典架构（LeNet、VGG、ResNet）
- →使用预训练模型进行迁移学习
- →目标检测：YOLO、Faster R-CNN
- →图像分割和工业应用
3
模块3：NLP和序列（RNN、Transformers）
- →用于时间序列的RNN、LSTM和GRU
- →注意力机制和Transformer架构
- →BERT、GPT和预训练语言模型
- →文本分类和NER的微调
4
模块4：MLOps和生产
- →使用MLflow和Weights & Biases进行实验
- →模型容器化（Docker、ONNX）
- →云部署（AWS SageMaker、GCP Vertex AI）
- →模型监控和A/B测试
5
模块5：实践项目
- →业务问题定义和数据收集
- →模型训练和优化
- →REST API部署
- →文档和最佳实践
预期成果
使用PyTorch和TensorFlow构建和训练神经网络
实现CNN、RNN、LSTM和Transformer架构
优化超参数并防止过拟合
使用MLOps将模型部署到生产环境
应用迁移学习和微调
Companies in 上海 using this training
- SAIC Motor - Awareness training for 500+ employees
- China Eastern Airlines - Ongoing certification program
- ICBC - Security audit and custom training
- Zhangjiang Hi-Tech Park startups - Monthly group training sessions
Regulatory Compliance
MLPS (Multi-Level Protection Scheme), Cybersecurity Law of China, PIPL (Personal Information Protection Law), growing ISO 27001 adoption
FAQs
PyTorch和TensorFlow有什么区别？
我需要GPU来参加培训吗？
这个培训是否为认证做准备？
培训后我可以构建什么类型的项目？
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Next session in 上海
2026年6月12日