Прикладное глубокое обучение с PyTorch: Создание и развертывание моделей

Глубокое обучение трансформирует отрасли, но начало работы с нейронными сетями может показаться сложным. PyTorch предоставляет доступный, "питонический" способ создания мощных моделей, что делает его стандартным фреймворком как для исследований, так и для производственных сред. Этот текстовый курс проведет вас от самых основ терминологии машинного обучения до развертывания функциональных нейронных сетей. Вы изучите основные концепции, такие как тензоры, обратное распространение ошибки (backpropagation) и оптимизация, а затем примените их, написав чистый, современный код на PyTorch для решения практических задач. К концу курса вы будете уверены в своих силах для создания пользовательских архитектур и перехода от экспериментального кода к готовым к производству развертываниям моделей. Что вы узнаете: • Поймете основополагающую терминологию глубокого обучения и архитектуру нейронных сетей. • Эффективно манипулировать данными, используя тензоры PyTorch и современные загрузчики наборов данных. • Создавать и обучать пользовательские нейронные сети для задач регрессии и классификации. • Применять современные лучшие практики для написания чистого и эффективного кода циклов обучения. • Развертывать обученные модели для инференса, используя фундаментальные шаблоны развертывания MLOps. Учебная программа логически структурирована, начиная с основных определений, прежде чем перейти к практическим упражнениям по кодированию. Вы будете читать четкие объяснения, анализировать практические фрагменты кода и создавать несколько проектов шаг за шагом в своем собственном темпе. Этот курс, предназначенный для новичков, разработчиков программного обеспечения и начинающих специалистов по данным, не требует предварительного опыта глубокого обучения, хотя рекомендуется базовое знание Python. Начните свой путь в глубоком обучении сегодня и создайте свою первую нейронную сеть с помощью PyTorch.