Курс PyTorch для Глибинного Навчання: Від Нуля до Майстра

Що таке PyTorch і чому варто приділити йому свій час?

PyTorch — це потужний фреймворк для машинного та глибинного навчання, розроблений на Python.

З PyTorch ви можете створювати нові алгоритми глибинного навчання та використовувати передові нейронні мережі, які забезпечують багато сучасних застосувань штучного інтелекту (AI).

Він також надзвичайно популярний теперdays, meaning there are plenty of job opportunities!

Відомі компанії, які використовують PyTorch, включають:

• Tesla, яка залежить від нього для технології комп'ютерного зору у своїх самокерованих автомобілях
• Meta, яка використовує його для кураторської роботи та зрозуміння контенту на своїх платформах
• Apple, яка впроваджує його для вдосконалення можливостей фотографії.

Що ще більш захоплююче?

Багато передових досліджень у галузі машинного навчання проводяться з використанням PyTorch, тому знайомство з ним поставить вас на передову цього швидко розвиваючогося поля.

Ви будете вчитися PyTorch разом з чудовою спільнотою.

Випускники Zero To Mastery знайшли роботу у провідних технологічних фірмах, таких як Google, Tesla, Amazon, Apple, IBM, Uber, Meta, Shopify та багатьох інших у галузях машинного та глибинного навчання.

Ви можете бути наступним.

Зареєструвавшись сьогодні, ви отримаєте доступ до нашої ексклюзивної онлайн-спільноти, де ви зможете взаємодіяти з тисячами інших студентів, менторів, асистентів і викладачів.

Найкраща частина? Вас навчить PyTorch досвідчений інженер з машинного навчання, який також є видатним викладачем!

Що включає в себе цей курс PyTorch?

Цей курс дуже практичний і проектно-орієнтований. Забудьте про бездумне витрачання часу перед екраном; залишимо це для інших підручників та занять.

• Проводьте експерименти
• Виконуйте вправи для вдосконалення своїх навичок
• Створюйте справжні моделі глибинного навчання та проекти, що відображають реальні сценарії

До кінця курсу у вас буде міцний набір навичок для визначення та розробки сучасних рішень глибинного навчання, з якими стикаються великі технологічні компанії.

⚠ Увага: Цей курс дуже докладний. Однак не хвилюйтеся—Даніель допоможе вам на кожному кроці, починаючи з основ!

Що ви дізнаєтесь у цьому курсі PyTorch:

1. Основи PyTorch — Ми почнемо з необхідних основ, що дозволяють навіть новачкам слідувати за матеріалом.

У машинному навчанні дані представляються як тензори (по суті, колекції чисел). Засвоєння створення тензорів у PyTorch є важливим для розробки алгоритмів машинного навчання. Ми глибоко розглянемо тип даних тензорів у цій секції.

2. Процес PyTorch — Тепер, коли ви засвоїли основи та створили тензори, що далі?

З процесом PyTorch ви навчитеся переходити від даних до тензорів до тренованих моделей нейронних мереж. Ці кроки стануть знайомими протягом вашої навчальної подорожі з PyTorch.

3. Класифікація нейронних мереж у PyTorch — Класифікація залишається фундаментальною проблемою машинного навчання.

• Як класифікувати об'єкт?
• Чи є електронний лист спамом?
• Чи є транзакція з кредитною карткою шахрайською?

У цій частині ви навчитеся розробляти модель класифікації нейронної мережі за допомогою PyTorch, щоб допомогти відповісти на ці питання.

4. PyTorch для комп'ютерного зору — Нейронні мережі революціонізували комп'ютерний зір, і PyTorch є центральним до багатьох новітніх досягнень у цій галузі.

Tesla, наприклад, використовує PyTorch для своїх алгоритмів самокерування.

У секції PyTorch для комп'ютерного зору ви створите нейронну мережу PyTorch, яка може виявляти патерни в зображеннях та їх класифікувати.

5. Створення спеціальних наборів даних у PyTorch — Справжнє диво машинного навчання полягає у виявленні патернів у ваших унікальних наборах даних. Хоча існує багато попередньо створених наборів даних, як інтегрувати свої власні в PyTorch?

Ця секція навчить вас як завантажити спеціальний набір зображень для FoodVision Mini, моделі комп'ютерного зору, яка може класифікувати зображення страв, таких як піца, стейк та суші (чи виникає у вас апетит для навчання?).

Ми будемо працювати над FoodVision Mini протягом усього курсу.

6. Організація коду у PyTorch — PyTorch призначений для написання програм Pythonic для машинного навчання.

Існують два основних способи створення машинного навчального коду на Python:

1. Використання блокнота Jupyter/Google Colab (ідеально для експериментів)
2. Використання скриптів на Python (відмінно для відтворюваності та модульності)

У цій секції ви навчитеся перетворювати найцінніші частини вашого коду Jupyter/Google Colab на повторювані скрипти на Python, що є загальноприйнятою практикою у цій галузі.

7. Використання переходу навчання у PyTorch — Що якби ви могли використовувати навчання однієї моделі для ваших специфічних проблем? Це саме те, на що відповідає секція про перехідне навчання.

Ви дізнаєтесь, як цей метод дозволяє вам адаптувати попередньо навчений модель (навчений на мільйонах зображень) для покращення чіткості та продуктивності у вашому власному проекті FoodVision Mini, економлячи дорогоцінний час і ресурси.

8. Відстеження експериментів у PyTorch — На цьому етапі ви перейдете до частини 1 нашого Проекту Віха!

Побудувавши кілька моделей PyTorch, ви, можливо, задумалися, як слідкувати за тим, яка модель працює найкраще.

Тут у гру вступає відстеження експериментів.

Слідуючи девізу експериментуйте, експериментуйте, експериментуйте!, ви створите систему для логування різних результатів експериментів FoodVision Mini та їхнього аналізу для визначення найкращих результатів.

9. Відтворення наукових статей у PyTorch — Як машинне навчання швидко зростає, нові наукові статті публікуються щодня. Розуміння їх вимагає часу та практики.

Ця секція навчить вас аналізувати та відтворювати наукову статтю з машинного навчання з використанням PyTorch.

Ви також перейдете до частини 2 нашого Проекту Віха, де ви відтворите новаторську архітектуру Vision Transformer!

10. Розгортання моделей у PyTorch — До цього моменту ваша модель FoodVision повинна працювати дуже добре. Однак до цього часу тільки ви можете її використовувати.

Отже, як ви можете поділитися своїми моделями PyTorch з іншими?

Ця секція охоплює розгортання моделей. У частині 3 вашого Проекту Віха ви навчитеся розгортати свою найкращу модель FoodVision Mini в інтернеті, дозволяючи іншим завантажувати та тестувати її зі своїми власними зображеннями їжі.

Що ви отримаєте?

Попит на машинне навчання зростає, і глибинне навчання піднімає ваше розуміння на новий рівень. Зростаюча кількість вакансій потребує цього специфічного досвіду.

Компанії, як Tesla, Microsoft, OpenAI, Meta (раніше Facebook + Instagram), Airbnb та багато інших залежать від PyTorch.

Це наймасштабніший онлайн-курс, щоб оволодіти PyTorch і розпочати свою подорож як Інженер з Глибинного Навчання.

Так чому вагатися? Підвищіть свою кар'єру та збільшіть свої заробітки, оволодівши PyTorch та додаючи глибинне навчання до своєї набірки навичок 💪.

Вам нічого втрачати. Почніть навчатися зараз, і якщо цей курс не виправдає ваших очікувань, ми гарантуємо 100% повернення коштів протягом 30 днів. Без зайвих запитань.