PyTorch: построение нейронных сетей с нуля

Глубокий анализ используется в современных приложениях, но для начала работы с ним требуется прочная основа в виде правильных инструментов. Этот курс представляет собой полное, текстовое введение в создание нейронных сетей с использованием PyTorch, с акцентом на практическом внедрении, а не только на теории. К концу курса вы будете разбираться в основных рабочих процессах создания, обучения и оценки моделей и будете готовы применять эти навыки к своим собственным наборам данных. Что вы узнаете: * Понять основные математические и концептуальные основы нейронных сетей и архитектур глубокого обучения. * Применять тензорные функции PyTorch и автоматическую дифференциацию для эффективного определения архитектуры модели. * Настройка надежных конвейеров данных с использованием современных утилит PyTorch Dataset и DataLoader для эффективной обработки. * Практика тренировочных моделей, управление гиперпараметрами и реализация соответствующих функций потерь и оптимизаторов. * Оценка эффективности модели с использованием стандартных классификации и регрессии метрики и визуализации результатов для эффективного анализа. * Разработка базовых компонентов серийного производства и загрузки моделей, необходимых для подготовки моделя к развертыванию. Курс начинается с основных терминов и настройки среды PyTorch. Затем мы продвигаемся через определение основных сетевых слоев, работу с реальными наборами данных и, наконец, обучение и уточнение полных моделей с помощью письменных примеров и упражнений. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих в глубоком обучении или машинном обучении, которые хотят сосредоточиться конкретно на платформе PyTorch. Не требуется предыдущий опыт работы с PyTorc, только базовое знание программирования. Начните свое путешествие в практическое глубокое обучение сегодня.