Spécialisation PyTorch Ultimate 2024 - From Basics to Cutting-Edge

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Spécialisation PyTorch Ultimate 2024 - From Basics to Cutting-Edge

Master Deep Learning with PyTorch. Master deep learning using PyTorch with the help of this comprehensive and practical course. Develop, deploy, and innovate with models in Regression, CNNs, GANs, NLP, Recommender Systems, Transformers, and more.

Instructeur : Packt - Course Instructors

3 065 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.5

(37 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

Identify and describe the fundamental concepts of PyTorch, machine learning, and deep learning, including neural networks.
Implement PyTorch models for tasks such as classification and regression, incorporating principles of deep learning.
Evaluate and optimize model performance using metrics and techniques for underfitting, overfitting, and hyperparameter tuning.
Develop advanced AI applications using GANs, CNNs, and RNNs, and deploy models effectively.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Text Mining
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Applied Machine Learning

Détails à connaître

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Spécialisation - 3 séries de cours

Embark on a transformative learning experience with our PyTorch Ultimate 2024 course. Begin with a solid foundation, understanding the key topics and objectives, and seamlessly transition through machine learning essentials and deep learning principles. From setting up your environment to mastering tensors and neural networks, each section is meticulously crafted to build your expertise. Advanced modules dive into PyTorch modeling, CNNs, RNNs, GANs, and more, ensuring you stay ahead in the rapidly evolving field of AI. With practical coding exercises and real-world applications, this course is your gateway to becoming a PyTorch expert.

Our course is designed for tech professionals, data scientists, and AI enthusiasts eager to deepen their understanding of PyTorch. Prior experience in Python and basic machine learning concepts is recommended. By the end of the course, you'll be equipped with the skills to tackle complex AI projects and leverage PyTorch for innovative solutions.

Projet d'apprentissage appliqué

The included projects offer practical, hands-on experience where learners apply their skills to real-world problems. These projects range from constructing neural networks from scratch to developing complex models for image, audio, and object detection tasks. By engaging with these projects, learners will solve authentic problems, enhancing their ability to deploy robust deep-learning solutions in various practical scenarios.

Foundations and Core Concepts of PyTorch

COURS 16 heures

Ce que vous apprendrez

Set up and configure a PyTorch environment.
Understand fundamental AI and machine learning concepts.
Build, train, and evaluate neural networks from scratch, utilizing various optimization techniques
Apply PyTorch to real-world deep learning tasks.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)

Catégorie : Artificial Neural Networks

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Regression Analysis

Catégorie : Software Installation

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Performance Tuning

Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Catégorie : System Configuration

Catégorie : Development Environment

Building and Training Neural Networks with PyTorch

COURS 27 heures

Ce que vous apprendrez

Build and train neural networks using PyTorch for various tasks.
Implement classification models with multi-class, multi-label datasets, and CNNs for image and audio classification.
Apply object detection techniques using the YOLO algorithm.
Explore neural style transfer, transfer learning, and implement RNNs and LSTM networks.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)

Catégorie : Artificial Neural Networks

Catégorie : Image Analysis

Catégorie : Computer Vision

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Algorithms

Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Data Processing

Advanced PyTorch Techniques and Applications

COURS 311 heures

Ce que vous apprendrez

Create and assess ML models for specific datasets, evaluating performance with proper metrics.
Design autoencoders for dimensionality reduction and build GANs for data simulation, analyzing quality.
Develop Graph Neural Networks for graph data and implement Transformers, including Vision Transformers.
Enhance models with semi-supervised learning using limited data, and deploy them with Flask on Google Cloud.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)

Catégorie : Google Cloud Platform

Catégorie : Flask (Web Framework)

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Generative AI

Catégorie : Application Deployment

Catégorie : Supervised Learning

Catégorie : Image Analysis

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Natural Language Processing

Catégorie : Unsupervised Learning

Catégorie : Text Mining

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