Dopo aver seguito questi corsi, mi sento sicuro nel creare visualizzazioni e dashboard professionali
Shoebur RahmanSpecialista degli acquisti, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
Fondamenti dell'IA scalabile
Questo corso ti porta in un viaggio attraverso le basi dell'intelligenza artificiale scalabile. Inizierai imparando come PyTorch Lightning semplifica il ciclo di vita dello sviluppo dei modelli riducendo il codice ripetitivo. Grazie a esempi guidati, scoprirai come suddividere reti neurali complesse in componenti riutilizzabili, consentendoti di mantenere la qualità del codice anche quando i tuoi progetti assumono dimensioni sempre maggiori.Tecniche avanzate di ottimizzazione
Imparerai anche le tecniche di ottimizzazione, come gli ottimizzatori adattivi, il model pruning e la quantizzazione. Vedrai con i tuoi occhi come piccoli cambiamenti nella strategia di formazione possono portare a grandi miglioramenti in termini di velocità e precisione, e imparerai come ottimizzare i tuoi cicli di formazione per eliminare i colli di bottiglia.Implementazione pronta per la produzione
Alla fine del corso, avrai imparato come portare un prototipo fino alla produzione e avrai un portfolio di soluzioni di intelligenza artificiale modulari, ottimizzate e pronte per affrontare le sfide del mondo reale.Prerequisiti
Programma
Struttura del corso
1
Costruire modelli scalabili con PyTorch Lightning
In questo capitolo vedremo come PyTorch Lightning semplifica lo sviluppo e la distribuzione di modelli di AI scalabili. Partendo dai concetti di base, passeremo attraverso la struttura fondamentale di un progetto PyTorch Lightning, includendo componenti essenziali come LightningModule e Trainer, per creare solide basi per soluzioni di AI più avanzate.
- Introduzione a PyTorch Lightning50 XP
- Introduzione al LightningModule100 XP
- Eseguire il Lightning Trainer100 XP
- Definire modelli con LightningModule50 XP
- Uso del LightningModule50 XP
- Padroneggiare il metodo init100 XP
- Perfezionare il metodo forward100 XP
- Implementare la logica di training50 XP
- Implementare lo step di training100 XP
- Configurare l'ottimizzatore100 XP
- Training ed evaluation100 XP
2
Tecniche avanzate in PyTorch Lightning
In questo capitolo approfondiremo PyTorch Lightning per gestire i dati in modo efficiente e migliorare l’addestramento del modello. Impareremo a creare workflow di dati modulari e riutilizzabili con LightningDataModule, a valutare correttamente i modelli tramite validazione e test, e a potenziare i processi di training usando i Lightning Callback per automatizzare il miglioramento del modello ed evitare l’overfitting.
3
Ottimizzare i modelli per la scalabilità
Impara a preparare modelli di deep learning per la messa in produzione rendendoli più snelli e veloci. Questo capitolo introduce tecniche come quantizzazione dinamica, pruning e conversione con TorchScript, aiutandoti a ridurre dimensioni e latenza del modello senza sacrificare l’accuratezza
Modelli di AI scalabili con PyTorch Lightning
Corso
completato
