神経回路網の開発

ディープ・ラーニングは，コンピュータビジョンから自然言語処理まで，世界で最も先進的な人工知能システムの動力源となっている。ＰｙＴｏｒｃｈは，研究者や開発者がこれらのニューラルネットワークを設計し，訓練するための業界標準フレームワークとして登場した。 このコースでは、Pythonプログラマからディープ ラーニングモデルの設計、訓練、評価を行う人へと移行します。明確な説明を読み、コードスニペットを分析し、機械学習ワークフローにおける自信を築くために設計された書面練習を行います。 学ぶことは 基本的な数学的な操作とテンソル演算を理解する。 ニューラルネットワークの構築 また，分類と回帰のためのモデルを訓練する。 また，画像処理にコンピュータビジョン技術を適用し，畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を構築した。 また，複雑な問題を少ないデータで解くために，現代的な予備訓練アーキテクチャを用いて転送学習を実装する。 モデルの最適化とプロダクションデプロイのための準備を行う。 基礎的なディープ・ラーニングの概念とテンソル操作から始め，データパイプライン，ニューラルネットワークアーキテクチャ，高度な最適化技法を段階的に学ぶ。カリキュラムは基本的な構文から実用的な実世界モデルワークフローまで順次指導するように構成されている。 このコースは，Ｐｙｔｈｏｎプログラミングの基礎を理解し，ディープ学習の分野に入りたい初心者向けに設計されています。機械学習や高度な数学の経験は必要ありません。 PyTorch を習得して、今日から人工知能への旅を始めましょう。