用于深度学习的PyTorch与Python开发者训练营 | PyTorch for Deep Learning with Python Bootcamp
了解如何使用 Facebook 的 PyTorch 深度学习库为深度学习创建最先进的神经网络!
你将会学到的
- 了解如何使用 NumPy 将数据格式化为数组
- 使用 pandas 进行数据操作和清理
- 学习经典的机器学习理论原理
- 使用 PyTorch 深度学习库进行图像分类
- 将 PyTorch 与递归神经网络一起用于序列时间序列数据
- 创建最先进的深度学习模型以处理表格数据
要求
- 了解 Python 基本主题(数据类型、循环、函数)也推荐 Python OOP
- 能够通过基本的导数计算工作
- 您计算机上的管理员权限(能够下载我们的文件)
说明
欢迎来到使用 Python 和 PyTorch 学习深度学习的最佳在线课程!
PyTorch 是一个开源深度学习平台,它提供了从研究原型设计到生产部署的无缝路径。它正迅速成为最流行的 Python 深度学习框架之一。与 Python 的深度集成允许使用流行的库和包在 Python 中轻松编写神经网络层。丰富的工具和库生态系统扩展了 PyTorch 并支持计算机视觉、NLP 等领域的开发。
本课程侧重于平衡重要的理论概念与实际动手练习和项目,让您学习如何将课程中的概念应用于您自己的数据集!当您注册本课程时,您将可以访问精心布置的笔记本,这些笔记本以易于理解的方式解释概念,包括并排的代码和解释。您还可以访问我们的幻灯片,这些幻灯片通过易于理解的可视化来解释理论。
在本课程中,我们将教您开始使用 Pytorch 进行深度学习所需的一切,包括:
- 数字货币
- 熊猫
- 机器学习理论
- 测试/训练/验证数据拆分
- 模型评估 – 回归和分类任务
- 无监督学习任务
- PyTorch 的张量
- 神经网络理论
- 感知器
- 网络
- 激活函数
- 成本/损失函数
- 反向传播
- 渐变
- 人工神经网络
- 卷积神经网络
- 递归神经网络
- 以及更多!
在本课程结束时,您将能够创建各种深度学习模型,以使用您自己的数据集解决您自己的问题。
那你还在等什么?立即注册,体验 PyTorch 深度学习的真正功能!课程内见!
-何塞
此课程面向哪些人:
- 想要学习使用 PyTorch 进行深度学习的中级到高级 Python 开发人员
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