After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
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 objek50 XP
- Himpunan Data PyTorch100 XP
- PyTorch DataLoader100 XP
- Model PyTorch100 XP
- Optimizer, pelatihan, dan evaluasi50 XP
- Training loop100 XP
- Optimizer100 XP
- Evaluasi model100 XP
- Gradien menghilang dan meledak50 XP
- Inisialisasi dan aktivasi100 XP
- Aktivasi: ReLU vs. ELU100 XP
- Batch Normalization100 XP
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.
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.
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.
Deep Learning Lanjutan dengan PyTorch
Kursus
Selesai
