PyTorch pour le Deep Learning Bootcamp : Zéro à Maîtrise

Qu'est-ce que PyTorch et pourquoi cela vaut-il votre temps ?

PyTorch est un puissant cadre pour l'apprentissage automatique et le deep learning, développé en Python.

Avec PyTorch, vous pouvez créer de nouveaux algorithmes d'apprentissage profond et utiliser des réseaux de neurones avancés qui propulsent de nombreuses applications d'intelligence artificielle (IA) actuelles.

Il est également extrêmement populaire ces jours-ci, ce qui signifie qu'il y a beaucoup d'opportunités d'emploi !

Les entreprises de premier plan qui exploitent PyTorch comprennent :

• Tesla, qui s'appuie dessus pour la technologie de vision par ordinateur dans leurs véhicules autonomes
• Meta, l'utilisant pour la curation et la compréhension du contenu sur leurs plateformes
• Apple, l'implémentant pour améliorer les capacités photographiques.

Qu'est-ce qui est encore plus excitant ?

Une grande partie de la recherche à la pointe dans l'apprentissage automatique est réalisée avec PyTorch, donc devenir familier avec cela vous place à l'avant-garde de ce domaine en évolution rapide.

Vous apprendrez PyTorch aux côtés d'une grande communauté.

Les anciens élèves de Zero To Mastery ont trouvé des postes dans des entreprises technologiques de premier plan comme Google, Tesla, Amazon, Apple, IBM, Uber, Meta, Shopify, et bien d'autres dans les domaines de l'apprentissage automatique et du deep learning.

Vous pourriez être le prochain.

En vous inscrivant aujourd'hui, vous aurez accès à notre salle de classe communautaire en ligne exclusive, où vous interagirez avec des milliers de camarades, mentors, TAs et instructeurs.

La meilleure partie ? Vous serez enseigné PyTorch par un ingénieur en apprentissage automatique chevronné qui est aussi un instructeur exceptionnel !

Que contient ce cours PyTorch ?

Ce cours est hautement pratique et axé sur les projets. Oubliez de regarder bêtement l'écran ; nous laisserons cela à d'autres tutoriels et cours.

• Réalisez des expériences
• Participez à des exercices pour affiner vos compétences
• Créez de véritables modèles de deep learning et des projets reflétant des scénarios réels

À la fin, vous aurez un ensemble de compétences solide pour identifier et développer des solutions modernes de deep learning auxquelles sont confrontées les grandes entreprises technologiques.

⚠ Attention : Ce cours est approfondi. Cependant, ne vous inquiétez pas—Daniel vous guidera à travers chaque étape, en partant des bases !

Ce que vous apprendrez dans ce cours PyTorch :

1. Fondamentaux de PyTorch — Nous commençons par les bases essentielles, garantissant que même les débutants peuvent suivre.

Dans l'apprentissage automatique, les données sont représentées sous forme de tenseurs (essentiellement des collections de nombres). Maîtriser la création de tenseurs dans PyTorch est crucial pour développer des algorithmes d'apprentissage automatique. Nous plongeons profondément dans le datatype tenseur de PyTorch dans cette section.

2. Processus PyTorch — Maintenant que vous avez saisi les bases et créé des tenseurs, quelle est la suite ?

Avec le Processus PyTorch, vous apprendrez à passer des données aux tenseurs et aux modèles de réseaux de neurones entraînés. Ces étapes deviendront familières tout au long de votre parcours d'apprentissage avec PyTorch.

3. Classification de Réseau de Neurones dans PyTorch — La classification reste un défi fondamental de l'apprentissage automatique.

• Comment classez-vous un objet ?
• Un e-mail est-il du spam ?
• Une transaction par carte de crédit est-elle frauduleuse ?

Dans cette partie, vous apprendrez à développer un modèle de classification de réseau de neurones utilisant PyTorch pour aider à répondre à ces questions.

4. PyTorch pour la Vision par Ordinateur — Les réseaux de neurones ont révolutionné la vision par ordinateur, et PyTorch est central à de nombreuses avancées récentes dans ce domaine.

Tesla, par exemple, utilise PyTorch pour ses algorithmes de conduite autonome.

Dans la section PyTorch pour la Vision par Ordinateur, vous créerez un réseau de neurones PyTorch capable d'identifier des motifs dans des images et de les catégoriser en conséquence.

5. Création de Jeux de Données Personnalisés dans PyTorch — La véritable magie de l'apprentissage automatique réside dans la découverte de motifs au sein de vos ensembles de données uniques. Bien qu'il existe de nombreux ensembles de données préexistants, comment intégrer les vôtres dans PyTorch ?

Cette section vous enseignera comment charger un ensemble de données d'images personnalisé pour FoodVision Mini, un modèle de vision par ordinateur capable de classer des images de plats comme des pizzas, des steaks et des sushis (vous avez faim d'apprendre ?).

Nous continuerons à développer FoodVision Mini tout au long du cours.

6. Organisation du Code dans PyTorch — PyTorch est conçu pour écrire un code d'apprentissage automatique pythonique.

Il existe deux principales voies pour créer du code d'apprentissage automatique en Python :

1. Utiliser un notebook Jupyter/Google Colab (idéal pour l'expérimentation)
2. Implémenter des scripts Python (excellent pour la reproductibilité et la modularité)

Dans cette section, vous apprendrez à convertir les parties les plus précieuses de votre code Jupyter/Google Colab en scripts Python réutilisables, ce qui est une pratique courante dans le domaine.

7. Exploiter le Transfert d'Apprentissage dans PyTorch — Que se passerait-il si vous pouviez utiliser l'apprentissage d'un modèle pour vos propres défis ? C'est exactement ce que la section de Transfert d'Apprentissage aborde.

Vous découvrirez comment cette technique vous permet d'adapter un modèle pré-entraîné (entraîné sur des millions d'images) pour améliorer la clarté et la performance de votre propre projet FoodVision Mini, économisant un temps et des ressources précieux.

8. Suivi des Expériences dans PyTorch — À ce stade, vous commencerez la Partie 1 de notre Projet Milestone !

Après avoir construit plusieurs modèles PyTorch, vous vous demandez peut-être comment surveiller lequel fonctionne le mieux.

C'est ici que le suivi des expériences entre en jeu.

Adhérant à la devise expérimenter, expérimenter, expérimenter !, vous mettrez en place un système pour enregistrer divers résultats des expériences FoodVision Mini et les analyser pour déterminer les meilleures performances.

9. Répliquer des Articles de Recherche dans PyTorch — À mesure que l'apprentissage automatique se développe rapidement, de nouveaux articles de recherche sont publiés quotidiennement. Les comprendre demande du temps et de la pratique.

Cette section vous forme à disséquer et répliquer un article de recherche en apprentissage automatique en utilisant PyTorch.

Vous progresserez également vers la Partie 2 de notre Projet Milestone, où vous répliquerez l'architecture innovante Vision Transformer !

10. Déployer des Modèles dans PyTorch — D'ici là, votre modèle FoodVision devrait bien fonctionner. Cependant, jusqu'à présent, seul vous pouvez y accéder.

Alors, comment pouvez-vous partager vos modèles PyTorch avec d'autres ?

Cette section couvre le déploiement des modèles. Dans la Partie 3 de votre Projet Milestone, vous apprendrez à déployer votre meilleur modèle FoodVision Mini sur le web, permettant à d'autres de télécharger et de tester leurs propres images de plats.

Quel est le bilan ?

La demande pour l'apprentissage automatique est en forte augmentation, avec le deep learning faisant avancer votre compréhension à un niveau supérieur. Un nombre croissant de postes recherche cette expertise spécialisée.

Des entreprises comme Tesla, Microsoft, OpenAI, Meta (anciennement Facebook + Instagram), Airbnb, et bien d'autres dépendent de PyTorch.

Il s'agit du bootcamp en ligne le plus complet disponible pour maîtriser PyTorch et commencer votre parcours en tant qu'ingénieur Deep Learning.

Alors pourquoi hésiter ? Améliorez votre carrière et augmentez votre potentiel de revenus en maîtrisant PyTorch et en ajoutant le deep learning à votre ensemble de compétences 💪.

Vous n'avez rien à perdre. Commencez à apprendre maintenant, et si ce cours ne répond pas à vos attentes, nous garantissons un remboursement de 100 % dans les 30 jours. Pas de tracas, pas de questions posées.