PyTorch para aprendizagem profunda: desenvolvimento prático de redes neurais

O PyTorch surgiu como a estrutura padrão do setor para pesquisadores e desenvolvedores projetarem e treinarem essas redes neurais, e é a base para a criação de sistemas de aprendizado profundo. Neste curso, você fará a transição de um programador Python para alguém capaz de projetar, treinar e avaliar modelos de aprendizado profundo.Você lerá explicações claras, analisará trechos de código e trabalhará através de exercícios escritos projetados para aumentar sua confiança nos fluxos de trabalho de aprendizado de máquina. O que você vai aprender: - Entenda as operações fundamentais de matemática e tensor que formam os blocos de construção do PyTorch. - Construa redes neurais a partir do zero usando os módulos principais e as camadas sequenciais do PyTorch. - Treinar modelos para tarefas de classificação e regressão usando funções de perda e otimizadores. - Aplique técnicas de visão computacional para processar imagens e construir redes neurais convolucionais (CNNs). - Implemente o aprendizado de transferência usando arquiteturas modernas e pré-treinadas para resolver problemas complexos com menos dados. - Otimize e prepare modelos para implantação de produção usando os atuais recursos de desempenho do PyTorch e as melhores práticas de economia de modelo. Você começará com conceitos fundamentais de aprendizado profundo e manipulação de tensores antes de passar passo a passo por pipelines de dados, arquiteturas de redes neurais e técnicas avançadas de otimização.O currículo é estruturado para guiá-lo sequencialmente da sintaxe básica aos fluxos de trabalho práticos e reais do modelo. Este curso é projetado para iniciantes que têm uma compreensão básica da programação Python e querem entrar no campo da aprendizagem profunda.Não é necessário nenhum aprendizado de máquina prévio ou experiência avançada em matemática. Comece sua jornada na inteligência artificial hoje dominando o PyTorch.