Lewati ke konten utama

Beranda PyTorch

Kursus

Pengantar Deep Learning dengan PyTorch

MenengahTingkat Keterampilan

Diperbarui 01/2026

Pelajari cara membangun neural network pertama Anda, menyesuaikan hyperparameter, dan mengatasi masalah klasifikasi serta regresi di PyTorch.

Mulai Kursus Gratis

PyTorchArtificial Intelligence

4 jam

16 videos

49 Latihan

3,900 XP

86,141

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

Deskripsi Kursus

Persyaratan

Supervised Learning with scikit-learn Introduction to NumPy Python Toolbox

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 PyTorch

Mulai menggunakan tensor PyTorch

Memeriksa dan menambahkan tensor

Jaringan saraf dan lapisan

Jaringan layer linear

Memahami bobot

Lapisan tersembunyi dan parameter

Jaringan saraf pertama Anda

Menumpuk layer linear

Menghitung jumlah parameter

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.

Mengenal fungsi aktivasi

Aktifkan pemahaman Anda!

Fungsi sigmoid dan softmax

Menjalankan forward pass

Membangun pengklasifikasi biner di PyTorch

Dari regresi ke klasifikasi multi-kelas

Menggunakan fungsi loss untuk menilai prediksi model

Membuat label one-hot encoded

Menghitung cross-entropy loss

Menggunakan turunan untuk memperbarui parameter model

Mengakses parameter model

Memperbarui bobot secara manual

Menggunakan optimizer PyTorch

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.

Pendalaman cara memuat data

Menggunakan TensorDataset

Menggunakan DataLoader

Menulis loop pelatihan pertama kita

Menggunakan MSELoss

Menulis training loop

Fungsi aktivasi ReLU

Mengimplementasikan ReLU

Menerapkan leaky ReLU

Memahami fungsi aktivasi

Learning rate dan momentum

Mencoba berbagai nilai learning rate

Bereksperimen dengan 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.

Inisialisasi layer dan transfer learning

Proses fine-tuning

Bekukan layer pada sebuah model

Inisialisasi layer

Mengevaluasi kinerja model

Menulis evaluation loop

Menghitung akurasi menggunakan torchmetrics

Mengatasi overfitting

Mencoba dropout

Memahami overfitting

Meningkatkan kinerja model

Menerapkan pencarian acak

Video penutup

Pengantar Deep Learning 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 Pengantar Deep Learning 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.