Na het volgen van deze cursussen voel ik me zeker genoeg om professionele visualisaties en dashboards te maken
Shoebur RahmanInkoopspecialist, Giz Bangladesh
Cursusbeschrijving
Vereisten
Lesprogramma
Cursusoverzicht
1
Introductie tot PyTorch, een deep-learningbibliotheek
Zelfrijdende auto's, smartphones, zoekmachines... Deep learning is nu overal. Voordat je complexe modellen gaat bouwen, maak je kennis met PyTorch, een deep-learningframework. Je leert hoe je met tensors werkt, PyTorch-gegevensstructuren maakt en je eerste neurale netwerk in PyTorch bouwt met lineaire lagen.
- Introductie tot deep learning met PyTorch50 XP
- Aan de slag met PyTorch-tensors100 XP
- Tensors controleren en optellen100 XP
- Neurale netwerken en lagen50 XP
- Netwerk met lineaire laag100 XP
- Gewichten begrijpen50 XP
- Verborgen lagen en parameters50 XP
- Je eerste neurale netwerk100 XP
- Lineaire lagen stapelen100 XP
- Het aantal parameters tellen100 XP
2
Architectuur van neurale netwerken en hyperparameters
Om een neuraal netwerk in PyTorch te trainen, moet je eerst extra componenten begrijpen, zoals activatie- en verliesfuncties. Je ziet dan dat het trainen van een netwerk neerkomt op het minimaliseren van die verliesfunctie, wat gebeurt door gradiënten te berekenen. Je leert hoe je deze gradiënten gebruikt om de parameters van je model bij te werken.
3
Een neuraal netwerk trainen met PyTorch
Nu je de belangrijkste componenten van een neuraal netwerk kent, ga je er één trainen met een trainingslus. Je verkent mogelijke problemen zoals verdwijnende gradiënten en leert strategieën om die aan te pakken, zoals alternatieve activatiefuncties en het afstellen van learning rate en momentum.
4
Modellen evalueren en verbeteren
Een deep-learningmodel trainen is een kunst. Om zeker te weten dat ons model correct traint, moeten we tijdens het trainen bepaalde metriek bijhouden, zoals de loss of de nauwkeurigheid. We leren hoe we zulke metriek berekenen en hoe we overfitting verminderen.
Introductie tot Deep Learning met PyTorch
Cursus
voltooid
