Głębokie uczenie i sieci neuronowe z PyTorch

Głębokie uczenie się jest siłą napędową nowoczesnej sztucznej inteligencji, zasilają wszystko, od wizji komputerowej do przetwarzania języka naturalnego.Zrozumienie, jak budować te inteligentne systemy od podstaw, jest niezbędną umiejętnością dla każdego, kto chce wejść w dziedzinę sztucznej inteligentności i uczenia maszynowego. Ten pisemny kurs przeprowadzi Cię przez podstawowe pojęcia sieci neuronowych i głębokiego uczenia się za pomocą PyTorch, jednego z najpopularniejszych frameworków w branży. Przejdziesz od zrozumienia podstawowych podstaw matematycznych do wdrażania, szkolenia i optymalizacji głębokich sieci neuronowych wyłącznie za pomocą jasnych pisemnych wyjaśnień i uporządkowanych fragmentów kodu. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia sieci neuronowych, w tym tensory, gradienty i backpropagation. - Wdrażaj liniowe, logistyczne i miękkie modele regresji za pomocą podstawowych interfejsów API PyTorch. - Buduj i trenuj głębokie sieci neuronowe i zwojowe sieci neurowe (CNN) do zadań rozpoznawania obrazu. - Zastosuj nowoczesne techniki szkoleniowe, w tym regularyzację, algorytmy optymalizacji i harmonogramowanie tempa uczenia się. - Oceń wydajność modelu za pomocą solidnych strategii walidacji i nowoczesnych metryk. - Poznaj nowoczesne paradygmaty PyTorch, w tym podstawowe uczenie się transferu i wydajne przepływy pracy oszczędzające model. Kurs zaczyna się od podstawowych pojęć tensorów i śledzenia gradientu, zanim przejdziesz krok po kroku do budowania sieci feedforward i architektury zwojowej.Będziesz postępować poprzez uporządkowane pisemne wyjaśnienia, czytanie i analizowanie czystych implementacji kodu zaprojektowanych w celu zbudowania praktycznej intuicji. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących inżynierów AI, naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy są nowi w głębokim uczeniu się i chcą solidnego, pierwszego wprowadzenia do kodu PyTorch bez złożonych warunków wstępnych. Rozpocznij swoją podróż w głębokie uczenie i zacznij budować własne sieci neuronowe już dziś.