Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Fundamentos da IA escalável
Este curso leva você a uma viagem pelos fundamentos da IA escalável. Você vai começar aprendendo como o PyTorch Lightning simplifica o ciclo de vida do desenvolvimento do modelo, reduzindo o código repetitivo. Com exemplos guiados, você vai ver como dividir redes neurais complexas em componentes reutilizáveis, o que te ajuda a manter a qualidade do código mesmo quando seus projetos crescem.Técnicas avançadas de otimização
Você também vai dominar técnicas de otimização, como otimizadores adaptativos, poda de modelos e quantização. Você vai ver como pequenas mudanças na estratégia de treinamento podem trazer ganhos significativos em velocidade e precisão, e vai aprender a otimizar seus ciclos de treinamento para eliminar gargalos.Implantação pronta para produção
Ao final do curso, você vai ter as habilidades necessárias para levar um protótipo até a produção e vai ter um portfólio de soluções de IA modulares, otimizadas e implantáveis, prontas para enfrentar os desafios do mundo real.Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Criando modelos escaláveis com PyTorch Lightning
Neste capítulo, vamos ver como o PyTorch Lightning facilita o desenvolvimento e a implantação de modelos de IA escaláveis. Começando com os conceitos básicos, vamos ver a estrutura principal de um projeto PyTorch Lightning, incluindo componentes essenciais como o LightningModule e o Trainer, para criar uma base sólida para soluções de IA mais avançadas.
- Introdução ao PyTorch Lightning50 XP
- Apresentando o LightningModule100 XP
- Como usar o Lightning Trainer100 XP
- Definindo modelos com o LightningModule50 XP
- Como usar o LightningModule50 XP
- Dominando o método init100 XP
- Aperfeiçoando o método de avanço100 XP
- Implementando a lógica do treinamento50 XP
- Fazendo a etapa de treinamento100 XP
- Configurando o otimizador100 XP
- Treinar e avaliar100 XP
2
Técnicas avançadas em PyTorch Lightning
Neste capítulo, vamos mergulhar mais fundo no PyTorch Lightning para gerenciar dados de forma eficiente e refinar o treinamento de modelos. Vamos aprender a criar fluxos de trabalho de dados modulares e reutilizáveis com o LightningDataModule, avaliar seus modelos com precisão por meio de validação e testes e melhorar os processos de treinamento usando Lightning Callbacks para automatizar a melhoria do modelo e evitar o sobreajuste.
3
Otimizando modelos para escalabilidade
Aprenda a preparar modelos de aprendizado profundo para implantação no mundo real, tornando-os mais enxutos e rápidos. Este capítulo apresenta técnicas como quantização dinâmica, poda e conversão TorchScript, ajudando você a reduzir o tamanho do modelo e a latência sem perder a precisão.
Modelos de IA escaláveis com PyTorch Lightning
Curso
concluído
