Przejdź do głównej treści

Strona główna PyTorch

Kurs

Wprowadzenie do uczenia głębokiego z PyTorch

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności

Zaktualizowano 01.2026

Dowiedz się, jak zbudować swoją pierwszą sieć neuronową, dostosować hiperparametry i rozwiązywać problemy klasyfikacji oraz regresji w PyTorch.

Zacznij kurs za darmo

PyTorchArtificial Intelligence

4 godz.

16 filmów

49 Ćwiczeń

3,900 XP

85,880

Zaświadczenie o ukończeniu

Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm

Szkolisz zespół?

Wypróbuj dla firm

Opis kursu

Zrozumienie potęgi Deep Learning

Uczenie głębokie jest wszędzie: w aparatach smartfonów, asystentach głosowych i samochodach autonomicznych. Pomogło nawet odkrywać struktury białek i pokonywać ludzi w grze Go. Odkryj tę potężną technologię i naucz się wykorzystywać ją za pomocą PyTorch, jednej z najpopularniejszych bibliotek deep learning.

Wytrenuj swoją pierwszą sieć neuronową

Najpierw poznaj różnicę między deep learning a „klasycznym” machine learning. Dowiesz się, jak przebiega proces trenowania sieci neuronowej i jak napisać pętlę treningową. W tym celu utworzysz funkcje straty dla problemów regresji i klasyfikacji oraz wykorzystasz PyTorch do obliczania ich pochodnych.

Oceń i ulepsz swój model

W drugiej części poznasz różne hiperparametry, które możesz dostosować, aby ulepszyć swój model. Po zapoznaniu się z różnymi komponentami sieci neuronowej będziesz w stanie tworzyć większe i bardziej złożone architektury. Aby mierzyć wydajność swoich modeli, wykorzystasz TorchMetrics, bibliotekę PyTorch do oceny modeli.

Po ukończeniu kursu będziesz potrafić wykorzystać PyTorch do rozwiązywania problemów klasyfikacji i regresji zarówno na danych tabelarycznych, jak i obrazach, używając deep learning. Niezbędna umiejętność dla doświadczonych specjalistów ds. danych, którzy chcą rozwijać swoją karierę.

Wymagania wstępne

Supervised Learning with scikit-learn Introduction to NumPy Python Toolbox

1

Introduction to PyTorch, a Deep Learning Library

Self-driving cars, smartphones, search engines... Deep learning is now everywhere. Before you begin building complex models, you will become familiar with PyTorch, a deep learning framework. You will learn how to manipulate tensors, create PyTorch data structures, and build your first neural network in PyTorch with linear layers.

Introduction to deep learning with PyTorch

Getting started with PyTorch tensors

Checking and adding tensors

Neural networks and layers

Linear layer network

Understanding weights

Hidden layers and parameters

Your first neural network

Stacking linear layers

Counting the number of parameters

Zacznij rozdział

2

Neural Network Architecture and Hyperparameters

To train a neural network in PyTorch, you will first need to understand additional components, such as activation and loss functions. You will then realize that training a network requires minimizing that loss function, which is done by calculating gradients. You will learn how to use these gradients to update your model's parameters.

Discovering activation functions

Activate your understanding!

The sigmoid and softmax functions

Running a forward pass

Building a binary classifier in PyTorch

From regression to multi-class classification

Using loss functions to assess model predictions

Creating one-hot encoded labels

Calculating cross entropy loss

Using derivatives to update model parameters

Accessing the model parameters

Updating the weights manually

Using the PyTorch optimizer

Zacznij rozdział

3

Training a Neural Network with PyTorch

Now that you've learned the key components of a neural network, you'll train one using a training loop. You'll explore potential issues like vanishing gradients and learn strategies to address them, such as alternative activation functions and tuning learning rate and momentum.

A deeper dive into loading data

Using TensorDataset

Using DataLoader

Writing our first training loop

Using the MSELoss

Writing a training loop

ReLU activation functions

Implementing ReLU

Implementing leaky ReLU

Understanding activation functions

Learning rate and momentum

Experimenting with learning rate

Experimenting with momentum

Zacznij rozdział

4

Evaluating and Improving Models

Training a deep learning model is an art, and to make sure our model is trained correctly, we need to keep track of certain metrics during training, such as the loss or the accuracy. We will learn how to calculate such metrics and how to reduce overfitting.

Layer initialization and transfer learning

Fine-tuning process

Freeze layers of a model

Layer initialization

Evaluating model performance

Writing the evaluation loop

Calculating accuracy using torchmetrics

Fighting overfitting

Experimenting with dropout

Understanding overfitting

Improving model performance

Implementing random search

Wrap-up video

Zacznij rozdział

Wprowadzenie do uczenia głębokiego z PyTorch

Kurs
ukończony

Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu

Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysu
Udostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracyZapisz się teraz

Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Wprowadzenie do uczenia głębokiego z PyTorch już dziś!

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.