Программирование [zerotomastery.io] PyTorch для глубокого обучения (2022)

[𝕯𝖆𝖗𝖐🥰𝕬𝖓𝖌𝖊𝖑]

Автор: zerotomastery.io​

Название: PyTorch для глубокого обучения (2022)​

Продолжительность: 52 ч 0 мин Количество уроков: 348 Видео Язык: Английский Вес архива: 16,03 ГБ

Освойте PyTorch и создайте свои первые модели глубокого обучения с нуля. Этот курс поможет вам уверенно работать с одной из самых популярных библиотек для нейросетей, углубиться в практику и собрать мощный портфолио‑проект из трёх частей.

Что вы изучите в этом курсе

Курс охватывает ключевые навыки, необходимые для работы с PyTorch и построения современных моделей глубокого обучения.

Основы PyTorch

• Тензоры и основные операции
• Автоматическое дифференцирование и механизм autograd
• Работа с GPU и оптимизация вычислений

Построение нейронных сетей

• Создание моделей с nn.Module
• Функции активации и архитектуры слоёв
• Оптимизаторы, функции потерь и процесс обучения

Практические проекты

Вы закрепите материал, разработав полноценный проект в трех частях, включая обучение, тестирование и развёртывание моделей.

Для кого подходит этот курс

Курс создан как для начинающих, так и для специалистов, желающих укрепить базу и научиться эффективно применять PyTorch в реальных проектах.

• Начинающим разработчикам, желающим войти в сферу глубокого обучения
• Инженерам и аналитикам данных, стремящимся расширить инструментарий
• Студентам технических специальностей

Какие навыки вы получите

К окончанию курса вы овладеете ключевыми инструментами PyTorch и сможете разрабатывать и внедрять собственные модели глубокого обучения.

• Понимание архитектуры нейронных сетей и принципов их обучения
• Практическое применение PyTorch для задач компьютерного зрения, NLP или табличных данных
• Навыки работы с современными библиотеками и практическим ML‑циклом
• Создание портфолио‑проекта уровня junior/middle Deep Learning Engineer

Итог

Пройдя курс «PyTorch для глубокого обучения», вы сможете уверенно создавать и обучать модели, понимать их внутреннюю работу и применять навыки при разработке реальных ML‑приложений.

СКАЧАТЬ: