PyTorch для глубокого обучения: Мастерство с нуля

Что такое PyTorch и почему это ценно?

PyTorch — это мощная библиотека для машинного и глубокого обучения, разработанная на Python.

С PyTorch вы сможете создавать инновационные алгоритмы глубокого обучения и использовать передовые нейронные сети, которые применяются в современных приложениях искусственного интеллекта (ИИ).

Также PyTorch очень популярен в наши дни, что открывает многочисленные карьерные возможности!

Известные компании, использующие PyTorch:

• Tesla — для технологий компьютерного зрения в своих машинах с автопилотом
• Meta — для контентной cурации и понимания на своих платформах
• Apple — для улучшения возможностей фотографирования.

Что еще более захватывающе?

Большая часть современных исследований в области машинного обучения основана на PyTorch, а владение этой технологией ставит вас на передний план стремительно развивающейся области.

Вы будете изучать PyTorch вместе с поддерживающим сообществом.

Выпускники Zero To Mastery уже получили вакансии в таких ведущих технологических компаниях, как Google, Tesla, Amazon, Apple, IBM, Uber, Meta, Shopify и многих других в областях машинного и глубокого обучения.

Вы можете быть следующей успешной историей.

Записавшись на курс сегодня, вы присоединитесь к нашему эксклюзивному онлайн-классу, взаимодействуя с тысячами студентов, наставников, ассистентов и преподавателей.

Лучшее в этом? Вы будете учиться у опытного инженера по машинному обучению, который также является выдающимся преподавателем!

Что включает этот курс PyTorch?

Этот курс очень практичен и ориентирован на проекты. Больше никаких бессмысленных уроков перед экраном – оставьте это для других учебников и курсов.

• Проводите эксперименты
• Выполняйте упражнения для улучшения своих навыков
• Создавайте проекты и модели глубокого обучения, вдохновленные реальными ситуациями

К концу курса у вас будут прочные навыки для решения современных задач глубокого обучения, с которыми сталкиваются крупные технологические компании.

⚠ Внимание: Этот курс всеобъемлющий. Однако не переживайте — Даниэль будет сопровождать вас на каждом этапе, начиная с основ!

Чему вы научитесь на курсе по PyTorch:

1. Основы PyTorch — Мы начинаем с ключевых основ, чтобы даже новички могли следовать за курсом.

В машинном обучении данные представляются в виде тензоров (математических объектов). Важно научиться создавать тензоры в PyTorch для разработки алгоритмов машинного обучения. Этот раздел подробно освещает тензорный тип данных в PyTorch.

2. Процесс работы с PyTorch — Освоив основы и создав тензоры, что дальше?

С процессом PyTorch вы научитесь переходить от данных к тензорам и обученным моделям нейронных сетей. Эти шаги станут для вас привычными на протяжении обучения в PyTorch.

3. Классификация в нейронных сетях с PyTorch — Классификация — одна из ключевых задач машинного обучения.

• Как классифицировать объект?
• Является ли письмо спамом?
• Является ли транзакция по кредитной карте мошеннической?

В этом разделе вы научитесь строить модель классификации нейронных сетей с использованием PyTorch для решения таких вопросов.

4. PyTorch для компьютерного зрения — Нейронные сети преобразили компьютерное зрение, и PyTorch занимает центральное место во многих достижениях в этой области.

Tesla, например, использует PyTorch для своих алгоритмов автопилота.

В разделе PyTorch для компьютерного зрения вы разработаете нейронную сеть PyTorch, которая будет идентифицировать и классифицировать паттерны на изображениях.

5. Создание пользовательских наборов данных в PyTorch — Истинная сила машинного обучения заключается в выявлении скрытых закономерностей в уникальных наборах данных. Хотя существует много готовых наборов данных, как же загрузить собственный набор данных в PyTorch?

Этот раздел обучит вас, как загружать собственный набор изображений для FoodVision Mini, модели компьютерного зрения, способной классифицировать фотографии блюд, таких как пицца, стейк или суши (уже голодны к обучению?).

К FoodVision Mini мы будем возвращаться на протяжении всего курса.

6. Организация кода в PyTorch — PyTorch предназначен для написания кода машинного обучения с использованием Python.

Существуют два основных способа написания кода на Python для машинного обучения:

1. Использование Jupyter/Google Colab (идеально подходит для экспериментов)
2. Разработка Python скриптов (отлично подходит для воспроизводимости и модульности)

В этом разделе вы научитесь преобразовывать свои самые успешные коды в Jupyter/Google Colab в повторно используемые скрипты Python, что является стандартной практикой в этой области.

7. Использование переноса обучения в PyTorch — А что, если бы вы могли применить модели, обученные на одном наборе данных, к своим задачам? Именно этому посвящен раздел о переносе обучения (Transfer Learning).

Вы научитесь использовать этот метод для адаптации предобученной модели (обученной на миллионах изображений) с целью улучшения точности и производительности вашего проекта FoodVision Mini, что сэкономит вам важные время и ресурсы.

8. Мониторинг экспериментов в PyTorch — На этом этапе вы начнете часть 1 нашего ключевого проекта!

Создав несколько моделей PyTorch, вы, вероятно, захотите узнать, какая из них показывает лучшие результаты.

Здесь вступает в игру мониторинг экспериментов.

Следуя девизу экспериментируйте, экспериментируйте, экспериментируйте!, вы установите систему для отслеживания различных результатов экспериментов в FoodVision Mini и анализа их для выявления лучших решений.

9. Воспроизведение научных статей в PyTorch — С быстрым ростом машинообучения ежедневно публикуются новые научные статьи. Их понимание требует времени и практики.

Этот раздел научит вас анализировать и воспроизводить научные работы по машинному обучению, используя PyTorch.

Вы также приступите ко 2 части нашего ключевого проекта, в котором воспроизведёте архитектуру Vision Transformer!

10. Развертывание моделей в PyTorch — К этому моменту ваша модель FoodVision должна работать очень хорошо. Однако на данный момент она доступна только вам.

Как же поделиться своей моделью PyTorch с другими?

Этот раздел расскажет о развертывании моделей. В 3 части вашего ключевого проекта вы научитесь развёртывать вашу лучшую модель FoodVision Mini в интернете, чтобы другие могли загружать и тестировать её с собственными изображениями еды.

Каков итог?

Спрос на машинное обучение быстро растет, и обладание знаниями в области глубокого обучения выводит ваши навыки на более высокий уровень. Всё больше вакансий требуют специализированных знаний.

Компании, такие как Tesla, Microsoft, OpenAI, Meta (бывший Facebook и Instagram), Airbnb и многие другие полагаются на PyTorch.

Это самый полный онлайн-курс по PyTorch, который поможет вам начать карьеру инженера по глубокому обучению.

Так чего же ждать? Улучшите свою карьеру и увеличьте доходы, овладев PyTorch и добавив глубокое обучение в свой арсенал навыков 💪.

Вы ничем не рискуете. Начинайте обучение прямо сейчас, а если курс не оправдает ваших ожиданий, мы предлагаем 100% возврат средств в течение 30 дней. Без проблем и вопросов.