Artystyczna inteligencja, uczenie maszynowe i głębokie uczenie się stały się popularnymi błyskawicami późnych lat.

Częścią tego powodu jest pojawienie się ekscytujących narzędzi takich jak ChatGPT, Midjourney i DALL-E, które są napędzane przez Artificial Intelligence. Biorąc pod uwagę, jak potężna i zdolna inteligencja jest, firmy oprogramowania szukają wykwalifikowanych inżynierów sztucznej inteligencji, aby pomóc im w budowie oprogramowania dla przyszłości.

PyTorch jest umiejętnym umiejętnością, że każdy z nich ma jakiekolwiek umiejętności. uczenie się Inżynier powinien być częścią ich ponownego działania. Ten kurs wprowadzi do tego, co PyTorch jest i wskazuje na to, że w kierunku najlepszych źródeł nauki.

What is PyTorch (ang.).

PyTorch – popularna biblioteka uczenia maszynowego używana w języku programowania Python. PyTorch ułatwia programistom budować i kształcenie maszynowe szybko i łatwo.

Została stworzona przez Metę na podstawie oryginalnej biblioteki Torch stworzonej dla języka programowania Lua. PyTorch jest bezpłatny i otwarty. W rezultacie jest to popularny wybór pomiędzy programistami w celu zbudowania głębokich aplikacji edukacyjnych.

Dlaczego używają PyTorch?

• PyTorch jest wolnym i otwartym źródłem, z dużą społecznością w celu wsparcia. Jest wspierany przez Metę i znajduje się w Linux Foundation of Software.
• PyTorch jest łatwo używany, ponieważ posiada interfejs podobny do interfejsu. NumP . To sprawia, że łatwo się rozpocząć, jeśli znasz NumPy.
• Jest szybki. PyTorch obsługuje operacje na GPU poprzez użycie Nvidia CUDA SDK.
• Ma duży ekosystem. Z powodu swojej popularności, PyTorch posiada dużą ilość zasobów, aby uczyć się pomocy. W następnej części można zobaczyć listę najlepszych osób.

Online Courses (ang.).

PyTorch for Deep Learning 2023: Zero to Mastery (ang.).

Udemy Celem tego jest stworzenie programisty Pythona do pełnego inżyniera Deep Learning Engineer z 49 godzinami treści wideo i 7 artykułów. Ten kurs jest prawdopodobnie najbardziej wszechstronnym, jaki można znaleźć na PyTorch, który będzie gotowy do pracy.

Zaczynasz poprzez pokrycie podstaw PyTorcha, takich jak tensor, a co można z nim osiągnąć. Następnie uczy się ogólnego przepływu pracy w budowaniu modeli sieciowych w Pytorch przed budowaniem i szkoleniem modeli klasyfikacyjnych i komputerowych problemów.

Uczy się również korzystać z niestandardowych zestawów danych, które będą robić jako systemy produkcyjne Deep Learning Engineer. Ten kurs będzie również nauczać niektórych zadań na poziomie produkcji, takich jak transferowanie nauki z istniejących modeli, porównanie wydajności różnych modeli, czytanie i wdrażanie modeli z prac badawczych oraz wdrożenie modeli.

W ten sposób najwyraźniejszość tego kursu musisz już wiedzieć. Python Przed rozpoczęciem handlu. Ponadto zalecana jest wiedza uczenia maszynowego, choć nie jest wymagana.

Deep Understanding (ang.).

Ten głęboky kurs Udemy jest wysoko oceniony i zapisany. Jest to częściowo dlatego, że posiada mniej prerekwizytów. Zamiast tego uczysz wszystko, co musisz zrozumieć PyTorcha i głęboką naukę.

Ten kurs rozpoczyna się od dawania ci wysokopoziomowego przeglądu głębokiego uczenia się i jak zapożycza z koncepcji w biologii poprzez użycie sztucznych sieci neuronowych. Przed wejściem do dodatkowego szczegółu, będziesz nauczać matematyki, która podległa i wspiera głębokie uczenie, takie jak wektory, macierze i rachunkowość wieloróżnorodną.

Aby przygotować się do tego, uczy się Pythona i Pythona. Numpowie . Ten kurs obejmuje również różne typy sieci. Należą do nich: Convolutional Neural Networks, Generative Adversarial Networks, Recurrent Neural Networks i Feed-Forward Networks.

Uczy się tego, jak w PyTorch uczy się. Jak wspomniano wcześniej, ten kurs nie wymaga wcześniejszej wiedzy.

PyTorch: Deep Learning and Artificial Intelligence (ang.).

PyTorch: Deep Learning and Artificial Intelligence (ang.). Nauczycie ci Deep Learning szerokie, z szczególnym naciskiem na PyTorch. Duża część tego, co uczy się w kontekście PyTorcha.

Rozpoczyna się wprowadzeniem kursu do podstaw uczenia się maszynowego, takich jak regresja, klasyfikacja liniowa i co oznacza, że model uczy się. Następnie uczy się popularnych architektur sieciowych, takich jak: Feed-forward Neural Networks, Convolutional Neural Networks i Recurrent Neural Networks.

Oprócz tego uczy się jak budować. Proces językowy Systemy rekomendacji. Uczy się również w Computer Vision, Generative Adversarial Network i Reinforcement learning. Przed rozpoczęciem kursu, powinniśmy już znać Pythona i Numpy’ego. Zaleca się także, że znamy pochodne i prawdopodobieństwo.

PyTorch Fundamentals

To PyTorczyc Microsoft Learn jest interaktywnym tutorialem napisanym w stylu Notebook, aby uczyć you PyTorch. Zawiera przykłady kodowe, które można edytować i uruchomić, aby zrozumieć, co każda linia robi.

Obejmuje ona podstawy PyTorcha, z pojęcia Tensors, jak je tworzyć, i dlaczego są one przydatne w PyTorch. Uczy się wdrożyć w życie. modellingu i je trenować.

Następnie uczy się pełnego procesu projektowania modeli zanim specjalizuje się w budowaniu Computer Vision, Natural Language Processing i Audio. Wiedza o Pythonie notatnik Jupyter Podstawowe uczenie maszynowe są jedynymi wymaganiami tego kursu. Najlepiejszą częścią tego kursu jest wolna i otrzymujemy swobodną moc obliczeniową, aby prowadzić swoje ćwiczenia w chmurze od Microsoftu.

Deep Learning (ang.).

To kurs podmiejski Jest to jeden z najbardziej uzdolnionych i dobrze wykonanych kursów na temat głębokiej nauki. Zrealizowano wideo w celu wprowadzenia intuicyjnie i interaktywnych ćwiczeń, aby pomóc w praktyce i solidyfikowaniu koncepcji.

Występ rozpoczyna się poprzez wprowadzenie cię do PyTorcha, porównując i kontrastuje z Numpy. W rezultacie, znajomość z Numpym pomaga i potrzebna jest znajomość języka Python.

Nauczasz, jak wykorzystać PyTorcha, aby zbudować Sieci Artificial Neural. Uczy się również budować i wykorzystywać Sieci Wiejskie. Oprócz znajomości języka Python, można również uczyć się języka supervised z Pythonem.

PyTorch

Deep Learning with Fastai and PyTorch (ang.).

Książka ta ma na celu uproszczenie Deep Learning poprzez uczynienie go bardziej dostępnym. Zademonstrował, że uczenie maszynowe może być dostępne i zrozumiałe dla każdego z znajomych z Pythona i niewiele. Jest to osiągnięte przez Fastai, bibliotekę, która uproszcza uczenie się maszyn, dostarczając komponenty do wspólnych zadań uczenia maszynowego.

Książka uczy, jak trenować modele do zadań w wizji komputerowej, przetwarzaniu języka naturalnego i danych tabularnych. Uczy się także poprawy szybkości i wydajności głębszych modeli uczenia się poprzez uczenie się, jak pracują. Książka nie zawiera Pythona, więc musisz wiedzieć o nim wcześniej.

PyTorch Pocket Reference

Książka ta jest odniesieniem do uczenia się PyTorcha. Jest przeznaczony dla inżynierów uczenia maszynowego, badaczy i programistów wszystkich umiejętności i doświadczeń, aby znaleźć przydatne informacje w bibliotece PyTorch.

Obejmuje wszystko od podstawowej składni PyTorch, aby optymalizować swój trening. Będziesz uczyć się, jak tworzyć modele, uruchamiać je na GPU lub TPU w celu poprawy prędkości i wdrożyć ich do produkcji przy użyciu AWS, Google Cloud lub Microsoft Azure.

PyTorch for Deep Learning (ang.).

Programming PyTorch for Deep Learning jest książką, która zajmuje się uczyciem od podstaw. Poniższa książka uczy się, jak utworzyć PyTorch dla rozwoju chmur i sposobu zastosowania głębokich koncepcji uczenia się do budowy modeli dźwiękowych, tekstu i obrazów.

Będziesz zbudować klasyfikatory języka naturalnego bazujące na Wikipedii i wykorzystuje dźwięki do klasyfikowania danych audio. Wykorzystuje się także, jak wdrożyć modele do produkcji za pomocą Dockera.

Obliczenie

W tym artykule omawiamy, co PyTorch jest, dlaczego jest tak duże, a najlepsze zasoby do nauki. PyTorch jest niezwykle użyteczną biblioteką, aby znać się jako biblioteka. inżynier . Dzięki temu można zbudować potężne inteligentne systemy, które odróżniają się od wizji komputerowej do przetwarzania języka naturalnego. Nadzieja na to, że ten artykuł pomógłby wprowadzić do PyTorcha.