Aperçu
Dans ce cours complet, vous entreprendrez un voyage à travers les éléments fondamentaux et les concepts de base de PyTorch, l'un des cadres d'apprentissage profond les plus populaires. En commençant par un aperçu détaillé et la configuration du système, vous serez guidé à travers l'installation et la configuration de votre environnement pour assurer une expérience d'apprentissage fluide.
Le cours passe ensuite aux bases de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, jetant les bases pour des sujets plus avancés. Au fur et à mesure que vous approfondissez, vous explorerez les subtilités de l'apprentissage profond, y compris la performance des modèles, les fonctions d'activation et de perte, et les techniques d'optimisation. Chaque module s'appuie sur le précédent, augmentant progressivement en complexité.
Vous apprendrez à construire des réseaux neuronaux à partir de zéro, en comprenant chaque composant, de la préparation des données au processus de rétropropagation. Cette approche pratique vous assure non seulement de comprendre les concepts théoriques, mais aussi d'acquérir des compétences pratiques dans la construction et l'entraînement de vos modèles.
Le cours se termine par un examen détaillé de la modélisation spécifique à PyTorch. Vous travaillerez sur des exercices du monde réel, tels que la mise en œuvre de la régression linéaire et le réglage des hyperparamètres, en utilisant les fonctionnalités puissantes de PyTorch. À la fin, vous serez bien équipé pour aborder des problèmes complexes d'apprentissage profond, confiant dans votre capacité à utiliser PyTorch efficacement pour vos projets d'IA et d'apprentissage automatique.
Ce cours est idéal pour les professionnels de la technologie, les data scientists et les passionnés d'IA cherchant à maîtriser PyTorch pour l'apprentissage profond. Les prérequis incluent une expérience préalable en Python et une compréhension de base des concepts d'apprentissage automatique.
Université : University
Fournisseur : Coursera
Catégories : Cours d'Intelligence Artificielle, Cours d'Apprentissage Automatique, Cours d'Apprentissage Profond, Cours de Réseaux Neuronaux, Cours de Régression Linéaire, Cours de PyTorch, Cours de Réglage des Hyperparamètres
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