Build your ultimate AI agent
Deskripsi Kursus
Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
1
Pengantar PyTorch, Pustaka Deep Learning
Mobil swakemudi, ponsel pintar, mesin pencari... Deep learning kini ada di mana-mana. Sebelum Anda mulai membangun model yang kompleks, Anda akan berkenalan dengan PyTorch, sebuah kerangka kerja deep learning. Anda akan belajar memanipulasi tensor, membuat struktur data PyTorch, dan membangun neural network pertama Anda di PyTorch dengan lapisan linear.
- Pengantar deep learning dengan PyTorch50 XP
- Mulai menggunakan tensor PyTorch100 XP
- Memeriksa dan menambahkan tensor100 XP
- Jaringan saraf dan lapisan50 XP
- Jaringan layer linear100 XP
- Memahami bobot50 XP
- Lapisan tersembunyi dan parameter50 XP
- Jaringan saraf pertama Anda100 XP
- Menumpuk layer linear100 XP
- Menghitung jumlah parameter100 XP
2
Arsitektur Neural Network dan Hyperparameter
Untuk melatih neural network di PyTorch, Anda terlebih dahulu perlu memahami komponen tambahan, seperti fungsi aktivasi dan fungsi loss. Anda kemudian akan menyadari bahwa melatih jaringan berarti meminimalkan fungsi loss tersebut, yang dilakukan dengan menghitung gradien. Anda akan mempelajari cara menggunakan gradien ini untuk memperbarui parameter model.
3
Melatih Neural Network dengan PyTorch
Sekarang setelah Anda mempelajari komponen kunci dari sebuah neural network, Anda akan melatihnya menggunakan training loop. Anda akan menelusuri potensi masalah seperti vanishing gradients dan mempelajari strategi untuk mengatasinya, seperti fungsi aktivasi alternatif serta penyetelan learning rate dan momentum.
4
Mengevaluasi dan Meningkatkan Model
Melatih model deep learning adalah sebuah seni, dan untuk memastikan model kita dilatih dengan benar, kita perlu memantau metrik tertentu selama pelatihan, seperti loss atau akurasi. Kita akan mempelajari cara menghitung metrik tersebut dan cara mengurangi overfitting.
Pengantar Deep Learning dengan PyTorch
Kursus
Selesai
