Optimiser les modèles d'apprentissage profond pour une IA de pointe

Aperçu

This short, hands-on course helps learners adapt and optimize deep learning models for real-world use. Learners begin by exploring how transfer learning accelerates model development when data is limited.

Through guided practice, they fine-tune a pretrained model, adjust freezing and unfreezing strategies, and troubleshoot common training challenges. The course then shifts to evaluating model configurations for deployment, focusing on accuracy, latency, memory footprint, and efficiency.

Learners experiment with optimization methods such as hyperparameter tuning and quantization, compare multiple model setups, and make evidence-based recommendations for production environments. By the end, learners can confidently balance accuracy and performance constraints to choose the right model for their needs.

Programme

• Optimiser les modèles de Deep Learning pour Peak AI
Ce cours pratique et concis aide les apprenants à adapter et optimiser les modèles de deep learning pour une utilisation réelle. Les apprenants commencent par explorer comment l'apprentissage par transfert accélère le développement de modèles lorsque les données sont limitées. À travers une pratique guidée, ils affinent un modèle préentraîné, ajustent les stratégies de gel et de dégel, et résolvent les défis courants de l'entraînement.

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Enseigné par

ansrsource instructors

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Matières

Computer Science