Онлайн-курс — аккредитованная профессиональная стажировка в Ultimate Fireworks Packt Institute 2024

Подробно изучите PyTorch, пройдя комплексный практический курс. Разрабатывайте, распространяйте и внедряйте инновации с помощью моделей регрессии, сверточных нейронных сетей, GAN, NLP, рекомендательных систем, преобразователей и многого другого.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

начиная Средний уровень продвижение вовлеченный

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Рекуррентные нейронные сети (RNN)
  • генерация сетей (GAN)
  • PowerTorch (библиотека машинного обучения)
  • Сверточные нейронные сети (CNN)
  • обработка естественного языка (НЛП)

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Разработчик искусственного интеллекта
  • специалист по данным
  • Инженер по машинному обучению
  • Разработчик программного обеспечения, специализирующийся на PyTorch.
  • Эксперт по глубокому обучению
  • аналитик данных
  • Инженер данных
  • Исследователь в области искусственного интеллекта

Стажировка – серия курсов из трех частей.

Получите опыт трансформационного обучения с нашим курсом PyTorch Ultimate 2024. Начните с прочной основы, поймите ключевые проблемы и цели и плавно переходите к основам машинного обучения и принципам глубокого обучения. От настройки среды до управления тензорами и нейронными сетями — каждая часть тщательно разрабатывается для развития вашего опыта.

Что включает в себя курс?

  • Основы компьютерного обучения
  • Принципы глубокого обучения
  • Настройка среды
  • Управление тензорами и нейронными сетями

Расширенные модули углубляют визуализацию PyTorch, CNN, RNN, GAN и т. д., гарантируя, что вы будете в авангарде быстро развивающейся области искусственного интеллекта. Этот курс, включающий практические упражнения по кодированию и практические приложения, станет вашим путем к тому, чтобы стать экспертом по PyTorch.

Кто на курс?

  • Профессионалы в области технологий
  • ученые, работающие с данными
  • Любители искусственного интеллекта

Рекомендуется иметь опыт работы с Python и основы машинного обучения. По окончании курса вы приобретете навыки решения сложных проектов в области искусственного интеллекта и использования PyTorch для инновационных решений.

Практический учебный проект

Включенные проекты предлагают практический опыт, в ходе которого учащиеся применяют свои навыки для решения реальных проблем. Эти проекты варьируются от:

  • Создание нейронных сетей с нуля.
  • Разработка сложных моделей для задач распознавания изображений, голосов и вещей.

Участвуя в этих проектах, учащиеся будут решать реальные проблемы и улучшать свои способности применять мощные решения глубокого обучения в различных практических сценариях.

Details of the courses that make up the specialization

Основы FireTorch и основные термины

Курс 1 • 6 часов

Детали курса

чему ты научишься

  • Установка и настройка среды FireTorch.
  • Понимать фундаментальные концепции искусственного интеллекта и машинного обучения.
  • Создавайте, обучайте и оценивайте нейронные сети с нуля, используя различные методы оптимизации.
  • Применяйте PowerTorch для практических задач глубокого обучения.

Приобретите нижние навыки

  • Категория: глубокое обучение
  • Категория: машинное обучение
  • Категория: PowerTorch (библиотека машинного обучения)
  • Категория: нейронная сеть

Создание и обучение нейронных сетей с помощью FireTorch

Курс 2 • 7 часов

Детали курса

чему ты научишься

  • Создавайте и обучайте нейронные сети с помощью FireTorch для решения различных задач.
  • Применяйте модели классификации с наборами данных с несколькими категориями и несколькими метками, а также CNN для классификации изображений и звуков.
  • Используйте методы обнаружения объектов с алгоритмом YOLO.
  • Исследуйте передачу нейронного стиля, перенос обучения и применяйте сети RNN и LSTM.

Приобретите нижние навыки

  • Категория: Рекуррентная нейронная сеть (RNN)
  • Категория: PowerTorch (библиотека машинного обучения)
  • Категория: CNN
  • категория: ЙОЛО
  • Категория: Модели классификации

Передовые методы и приложения PowerTorch

Курс 3 • 11 часов

Детали курса

чему ты научишься

  • Создавайте и оценивайте модели машинного обучения для конкретных наборов данных, оценивая производительность с помощью соответствующих показателей.
  • Проектирование автокодеров для уменьшения размерности и создание GAN для визуализации данных с одновременным анализом качества.
  • Разработка графовых нейронных сетей для графовых данных и применение Трансформеров, включая Vision Transformers.
  • Обновление моделей с полуконтролируемым обучением с использованием ограниченных данных и их распространение с помощью Flask в Google Cloud.

Приобретите нижние навыки

  • Категория: Трансформеры
  • Категория: автоматические затемнители
  • Категория: рекомендательные системы
  • Категория: Факел Молния
  • Категория: ГАНы