Основы PyTorch: создание и обучение моделей глубинного обучения
Учитесь создавать, тренировать и развертывать нейронные сети с нуля с помощью PyTorch, освоив основные концепции глубокого обучения с помощьй практических упражнений по кодированию.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
Глубокий анализ является движущей силой будущего искусственного интеллекта, а PyTorch — это стандартная для отрасли платформа, предпочитаемая исследователями и разработчиками по всему миру. Если вы хотите перейти от концептуальной теории к написанию чистого, исполняемого кода для глубокого анализа, овладение PyTorc — это важный первый шаг.
Этот курс поможет вам перейти от абсолютного новичка к уверенному созданию и обучению собственных нейронных сетей. Вы начнете с понимания основных математических понятий тензоров и градиентного спуска, а затем перейдете к построению сложных архитектур моделей и оптимизации современных тренировочных циклов.
Что вы узнаете:
- Понять основные концепции глубокого обучения, включая тензоры, вычислительные графы и автоград
- Создание пользовательских архитектур нейронных сетей с использованием модуля нейронной сети PyTorch
- Создание надежных каналов передачи данных с использованием наборов данных и загрузчиков данных для эффективной пакетной обработки
- Написать чистые, устройство-агностик тренировочные циклы оптимизированы для выполнения как CPU и GPU
- Оценка эффективности модели с использованием стандартных функций потерь и алгоритмов оптимизации
- Применять методы отладки для диагностики и устранения распространенных проблем обучения в моделях глубокого обучения
Вы начнете с основной терминологии и математических строительных блоков, а затем шаг за шагом пройдете подготовку набора данных, построение модели и проектирование обучающего цикла. Материал структурирован таким образом, чтобы постепенно укреплять вашу уверенность, подкрепляя каждую концепцию четкими письменными обзорами кода.
Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, разработчиков программного обеспечения и технических энтузиастов, которые только начинают работать с глубоким обучением. Базовое знание программирования на Python полезно, но предварительное знание машинного обучения или продвинутой математики не требуется.
Начните свое путешествие в глубокое обучение сегодня и приобретите практические навыки для создания интеллектуальных моделей с помощью PyTorch.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
🎧
Аудиоверсия включена
Учитесь в дороге — экран не нужен -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 30 мин практического материала
Отзывы
Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.
Студенты также прошли
🎓 С сертификатом
Основы глубокого обучения с Python и Keras
Сертификат
Практика
299 ₽
→
🏆 Самый популярный
🎓 С сертификатом
Глубокий Learning и нейронные сети с TensorFlow и Keras
Сертификат
Практика
299 ₽
→
⚡ Лучший для старта
🎓 С сертификатом
Python и TensorFlow: создание первой модели распознавания изображений
Сертификат
Практика
299 ₽
→
🔥 Востребован
🎓 С сертификатом
Машинное обучение для автоматизации электронного проектирования
Сертификат
Практика
299 ₽
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство