Udemy [Udemy] PyTorch для глубокого обучения Bootcamp: от нуля до мастерства (2023)

[Trinity]

[Udemy] PyTorch для глубокого обучения Bootcamp: от нуля до мастерства (2023)

В последние годы глубокое обучение стало одним из самых популярных методов машинного обучения, а PyTorch стал мощным и гибким инструментом для построения моделей глубокого обучения. В этом курсе вы изучите основы глубокого обучения и узнаете, как реализовать нейронные сети с помощью PyTorch.
Благодаря сочетанию лекций, практических занятий по кодированию и проектов вы получите глубокое понимание теории, лежащей в основе методов глубокого обучения, таких как глубокие искусственные нейронные сети (ИНС), сверточные нейронные сети (СНС), рекуррентные нейронные сети (РНС). ). Вы также узнаете, как обучать и оценивать эти модели с помощью PyTorch и как оптимизировать их с помощью таких методов, как стохастический градиентный спуск и обратное распространение. В ходе курса я также покажу вам, как вы можете использовать GPU вместо CPU и повысить производительность вычислений глубокого обучения.

В этом курсе я научу вас всему, что вам нужно, чтобы начать глубокое обучение с PyTorch, например:
Ускоренный курс NumPy
Ускоренный курс панд
Теория нейронных сетей и интуиция
Как работать с наборами данных Torchvision
Сверточная нейронная сеть (CNN)
Долгосрочная память (LSTM)
и многое другое
Поскольку этот курс предназначен для всех уровней (от начального до продвинутого), мы начнем с базовых понятий и предварительных интуитивных представлений.
К концу этого курса у вас будет прочная основа для глубокого обучения с помощью PyTorch и вы сможете применять эти методы к различным реальным задачам, таким как классификация изображений, анализ временных рядов и даже создание собственных приложений для глубокого обучения.

Для кого этот курс:
начинающие разработчики Python, аналитики данных, инженеры и общие энтузиасты данных хотят узнать о глубоком обучении с помощью PyTorch

Требования
Понимание основных тем Python (функция, цикл for и т. д.)
Рекомендуется знание основ ООП

Материал на английском языке

Подробнее:

Для просмотра ссылок необходимо выполнить Вход или Регистрация

Скачать:

Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.