Po ukończeniu tych kursów czuję się pewnie w tworzeniu profesjonalnych wizualizacji i pulpitów nawigacyjnych
Shoebur RahmanSpecjalista ds. zakupów, Giz Bangladesh
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
Program nauczania
Plan kursu
1
Wprowadzenie do PyTorch jako biblioteki do uczenia głębokiego
Samochody autonomiczne, smartfony, wyszukiwarki… Uczenie głębokie jest dziś wszędzie. Zanim zaczniesz budować złożone modele, zapoznasz się z PyTorch – frameworkiem do uczenia głębokiego. Nauczysz się operować na tensorach, tworzyć struktury danych w PyTorch oraz zbudujesz swoją pierwszą sieć neuronową z warstwami liniowymi.
- Wprowadzenie do uczenia głębokiego z PyTorch50 XP
- Pierwsze kroki z tensorami PyTorch100 XP
- Sprawdzanie i dodawanie tensorów100 XP
- Sieci neuronowe i warstwy50 XP
- Sieć z warstwą liniową100 XP
- Zrozumienie wag50 XP
- Ukryte warstwy i parametry50 XP
- Twoja pierwsza sieć neuronowa100 XP
- Układanie warstw liniowych100 XP
- Zliczanie liczby parametrów100 XP
2
Architektura sieci neuronowej i hiperparametry
Aby trenować sieć neuronową w PyTorch, musisz najpierw poznać dodatkowe elementy – takie jak funkcje aktywacji i funkcje straty. Przekonasz się, że trenowanie sieci polega na minimalizowaniu funkcji straty, co wymaga obliczania gradientów. Nauczysz się, jak używać tych gradientów do aktualizowania parametrów modelu.
3
Trenowanie sieci neuronowej z PyTorch
Znasz już kluczowe elementy sieci neuronowej – czas nauczyć się jej trenowania za pomocą pętli treningowej. Przyjrzysz się potencjalnym problemom, takim jak zanikający gradient, oraz strategiom ich rozwiązywania – alternatywnym funkcjom aktywacji, dostrajaniu współczynnika uczenia i momentum.
4
Ocena i doskonalenie modeli
Trenowanie modelu głębokiego uczenia to prawdziwa sztuka. Aby mieć pewność, że model jest trenowany poprawnie, trzeba śledzić określone metryki podczas treningu – takie jak strata czy dokładność. Nauczysz się obliczać te metryki i ograniczać przeuczenie.
Wprowadzenie do uczenia głębokiego z PyTorch
Kurs
ukończony
