Lewati ke konten utama

Beranda PyTorch

Kursus

Deep Learning Lanjutan dengan PyTorch

MenengahTingkat Keterampilan

Diperbarui 06/2025

Pelajari tentang arsitektur deep learning fundamental seperti CNN, RNN, LSTM, dan GRU untuk memodelkan data citra dan data berurutan.

Mulai Kursus Gratis

PyTorchArtificial Intelligence

4 jam

15 videos

51 Latihan

4,050 XP

27,589

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

Deskripsi Kursus

Persyaratan

Introduction to Deep Learning with PyTorch

1

Melatih Neural Network yang Andal

Pelajari cara melatih neural network secara andal. Pada bab ini, Anda akan menggunakan pemrograman berorientasi objek untuk mendefinisikan himpunan data dan model PyTorch serta menyegarkan kembali pengetahuan Anda tentang pelatihan dan evaluasi neural network. Anda juga akan mengenal berbagai optimizer dan, pada akhirnya, memahami beragam teknik yang membantu mengatasi masalah gradien tidak stabil yang begitu umum dalam pelatihan neural net.

PyTorch dan pemrograman berorientasi objek

Himpunan Data PyTorch

PyTorch DataLoader

Model PyTorch

Optimizer, pelatihan, dan evaluasi

Training loop

Evaluasi model

Gradien menghilang dan meledak

Inisialisasi dan aktivasi

Aktivasi: ReLU vs. ELU

Batch Normalization

2

Citra & Convolutional Neural Networks

Latih neural network untuk menyelesaikan tugas klasifikasi citra. Pada bab ini, Anda akan mempelajari cara menangani data citra di PyTorch dan mendalami convolutional neural networks (CNN). Anda akan berlatih melatih dan mengevaluasi pengklasifikasi citra sambil mempelajari cara meningkatkan kinerja model dengan augmentasi data.

Menangani gambar dengan PyTorch

Himpunan data gambar

Augmentasi data

Augmentasi data di PyTorch

Convolutional Neural Networks

Layer konvolusi

Membangun jaringan konvolusional

Melatih pengklasifikasi gambar

Memilih augmentasi

Himpunan data dengan augmentasi

Loop pelatihan pengklasifikasi gambar

Mengevaluasi pengklasifikasi gambar

Evaluasi model multi-kelas

Menganalisis metrik per kelas

3

Sekuens & Recurrent Neural Networks

Bangun dan latih recurrent neural networks (RNN) untuk memproses data berurutan seperti deret waktu, teks, atau audio. Anda akan mempelajari dua arsitektur recurrent paling populer, Long-Short Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU), serta cara menyiapkan data berurutan untuk pelatihan model. Anda akan mempraktikkan keterampilan dengan melatih dan mengevaluasi model recurrent untuk memprediksi konsumsi listrik.

Menangani sekuens dengan PyTorch

Membuat sekuens

Himpunan Data Sekuensial

Recurrent Neural Networks

Arsitektur sekuensial

Membangun RNN untuk peramalan

Sel LSTM dan GRU

RNN vs. LSTM vs. GRU

Jaringan LSTM

Jaringan GRU

Melatih dan mengevaluasi RNN

RNN training loop

Mengevaluasi model peramalan

4

Arsitektur Multi-Input & Multi-Output

Bangun model multi-input dan multi-output, menunjukkan bagaimana model tersebut dapat menangani tugas yang memerlukan lebih dari satu masukan atau menghasilkan banyak keluaran. Anda akan mengeksplorasi cara merancang dan melatih model ini menggunakan PyTorch dan mendalami topik krusial tentang pembobotan loss pada model multi-output. Ini mencakup pemahaman cara menyeimbangkan pentingnya berbagai tugas saat melatih model untuk melakukan banyak tugas secara bersamaan.

Model multi-masukan

Himpunan data dua masukan

Model dua masukan

Melatih model dengan dua masukan

Model multi-output

Dataset dan DataLoader dengan Dua Keluaran

Arsitektur model dua keluaran

Melatih model multi-output

Evaluasi model multi-output dan pembobotan loss

Evaluasi model multi-output

Pembobotan loss

Deep Learning Lanjutan dengan PyTorch

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Deep Learning Lanjutan dengan PyTorch Hari Ini!

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.