欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于Pytorch的图像分类简单任务数据增强实战》。所谓项目实战课，就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式，针对具体的某一个主题，进行代码级的实战讲解。
本次课程内容
数据增强在深度学习模型的训练中是必要的操作，是深度学习模型泛化能力的保证。本次我们给初学者开设了Pytorch简单分类任务的数据增强实践课，方便大家熟悉Pytorch数据增强的API，理解不同数据增强操作对模型的影响，本次课程经过剪辑后的总时长约为30分钟，课程为免费课程，各部分课程内容与时长如下：
部分 | 内容 | 时长(分钟) |
第1节 | Pytorch数据增强接口讲解 | 13 |
第2节 | Pytorch数据增强实践 | 16 |
下面我们来简单看一下各部分的内容：
第1部分：介绍Pytorch数据增强的API。
第2部分：Pytorch在图像分类任务中的数据增强实践，不同数据增强方法的结果比较。
本次课程为录播课程，讲师为言有三，技术社区《有三AI》创始人。
先后就读于华中科技大学(2008-2012)，中国科学院半导体研究所神经网络实验室(2012-2015)，先后就职于奇虎360人工智能研究院(2015.7-2017.5)，陌陌科技深度学习实验室(2017.5-2019.3)，深度学习算法专家，阿里云MVP，华为云MVP。
拥有超过7年的计算机视觉从业经验，拥有丰富的传统图像算法和深度学习计算机视觉项目经验，著有书籍《深度学习之图像识别：核心技术与案例实战》(机械工业出版社2019.4)，《深度学习之模型设计：核心算法与案例实践》(电子工业出版社2020.6)，《深度学习之人脸图像处理：核心算法与案例实战》(机械工业出版社2020.7)，《深度学习之摄影图像处理：核心算法与案例精粹》(人民邮电出版社2021.4)，拥有10余项发明技术专利与学术论文。
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