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2023 年用於深度學習的 PyTorch:從零到精通

特斯拉使用 PyTorch 來為其自動駕駛汽車建構電腦視覺系統,Apple 使用它來建立運算增強的攝影,而 Meta 則使用它來提供內容時間表的策展和理解系統。

Zero To Mastery 的畢業生現在於 Google、Tesla、Amazon、Apple、IBM、Uber、Meta、Shopify 以及其他機器學習和深度學習尖端的頂尖科技公司工作。

本課程教你從開始使用 PyTorch 到建構你自己的真實世界模型的一切,了解如何將深度學習整合到工具和應用程式中,建構和部署您自己的制定訓練 PyTorch 神經網路,掌握深度學習,成為尋求深度學習工程師的招聘人員的最佳人選。

從這 49 小時的課程,你會學到

  • 從開始使用 PyTorch 到建構您自己的真實世界模型的一切
  • 了解如何將深度學習整合到工具和應用程式中
  • 構建和部署您自己的制定訓練 PyTorch 神經網路,供公眾訪問
  • 掌握深度學習,成為尋求深度學習工程師的招聘人員的最佳人選
  • 成為深度學習工程師並獲得聘用並有機會賺取 100,000 美元以上/年收入所需的技能
  • 為什麼 PyTorch 是開始機器學習工作的絕佳方式
  • 像編寫 Python 程式一樣建立和利用機器學習演算法
  • 如何獲取資料,構建 ML 演算法來尋找模式,然後將該演算法用作 AI 來增強您的應用程式
  • 擴展您的機器學習和深度學習技能和工具包

要求

  • 需要具有網際網路連接的電腦 (Linux/Windows/Mac)
  • 需要基本的 Python 知識
  • 推薦使用以前的機器學習知識,但不是必需的(我們提供足夠的補充資源來幫助您快速上手!)

課程說明

什麼是 PyTorch,我為什麼要學習它?

PyTorch 是一個用 Python 編寫的機器學習和深度學習框架。

PyTorch 使您能夠製作新的和使用現有的最先進的深度學習演算法,例如為當今許多人工智慧 (AI) 應用程式提供動力的神經網路。

再加上現在這麼熱,所以有很多工作機會

PyTorch 被以下公司使用:

  • Tesla 為其自動駕駛汽車建構電腦視覺系統
  • Meta 為其內容時間表提供策展和理解系統
  • Apple 建立計算增強的攝影。

想知道什麼更酷嗎?

許多最新的機器學習研究都是使用 PyTorch 程式碼完成和發布的,因此了解它的工作原理意味著您將處於這個需求旺盛的領域的尖端。

您將在良好的公司中學習 PyTorch。

Zero To Mastery 的畢業生現在於 Google、Tesla、Amazon、Apple、IBM、Uber、Meta、Shopify 以及其他機器學習和深度學習尖端的頂尖科技公司工作。

這可能是您。

今天註冊,您還可以加入我們獨家的實時線上社區課堂,與成千上萬的學生、校友、導師、助教和講師一起學習。

最重要的是,您將從專業的機器學習工程師那裡學習 PyTorch,他具有實際經驗,並且是周圍最好的老師之一!

這個 PyTorch 課程會是什麼樣的?

這個 PyTorch 課程非常實用且基於專案。 您不會只是盯著您的螢幕。 我們將把它留給其他 PyTorch 教程和課程。

在本課程中,您實際上將:

  • 運行實驗
  • 完成練習以測試您的技能
  • 建構真實世界的深度學習模型和專案以模擬真實生活場景

最終,您將具備識別和開發大型科技公司遇到的現代深度學習解決方案所需的技能組合。

⚠ 公平警告:本課程非常全面。 但不要被嚇倒,Daniel 會從零開始,一步一步地教您一切!

以下是您將在此 PyTorch 課程中學到的內容:

  1. PyTorch 基礎知識——我們從最基本的基礎知識開始,因此即使您是初學者,您也能快速上手。

在機器學習中,資料被表示為張量(數字的集合)。 學習如何使用 PyTorch 製作張量對於建構機器學習演算法至關重要。 在 PyTorch 基礎知識中,我們深入介紹了 PyTorch 張量資料類型。

  1. PyTorch 工作流——好的,您已經掌握了基礎知識,並且已經製作了一些張量來表示資料,但現在呢?

通過 PyTorch Workflow,您將學習從資料 -> 張量 -> 訓練好的神經網路模型的步驟。 無論您遇到 PyTorch 代碼還是在課程的其餘部分,您都會看到並使用這些步驟。

  1. PyTorch 神經網路分類——分類是最常見的機器學習問題之一。

是一回事還是另一回事?

電子郵件是垃圾郵件還是非垃圾郵件?

信用卡交易是欺詐還是不欺詐?

通過 PyTorch 神經網路分類,您將學習如何使用 PyTorch 編寫神經網路分類模型,以便您可以對事物進行分類並回答這些問題。

  1. PyTorch 電腦視覺——神經網絡永遠改變了電腦視覺遊戲。 現在,PyTorch 推動了電腦視覺演算法的許多最新進展。

例如,Tesla 使用 PyTorch 為其自動駕駛軟體建構電腦視覺演算法。

使用 PyTorch 電腦視覺,您將構建一個 PyTorch 神經網路,該網路能夠查看圖像中的模式並將它們分類為不同的類別。

  1. PyTorch Custom Datasets——機器學習的神奇之處在於構建算法以在您自己的自訂的資料中找到模式。 現有的資料集很多,但如何將自己的自訂的資料集加載到 PyTorch 中?

這正是您將在本課程的 PyTorch 自訂的資料集部分學到的內容。

您將學習如何為 FoodVision Mini 加載圖像資料集:一個 PyTorch 電腦視覺模型,能夠對披薩餅、牛排和壽司的圖像進行分類(看到這裡您渴望學習了嗎?!)。

在接下來的課程中,我們將建構 FoodVision Mini。

  1. PyTorch Going Modular——PyTorch 的全部意義在於能夠編寫 Pythonic 機器學習程式碼。

使用 Python 編寫機器學習程式碼有兩個主要工具:

  • 一個 Jupyter/Google Colab notebook(非常適合做實驗)
  • Python 腳本(非常適合重現性和模組化)

在本課程的 PyTorch Going Modular 部分,您將學習如何使用最有用的 Jupyter/Google Colab Notebook 程式碼並將其轉換為可重用的 Python 腳本。 這正是您會發現 PyTorch 程式碼如何地被瘋狂共享。

  1. PyTorch 遷移學習——想想如果您可以利用一個模型學到的東西並利用它來解決自己的問題? 這就是 PyTorch 遷移學習所涵蓋的內容。

您將了解遷移學習的強大功能,以及它如何使您能夠採用在數百萬張圖像上訓練的機器學習模型,對其進行輕微修改,並增強 FoodVision Mini 的性能,從而節省您的時間和資源。

  1. PyTorch 實驗追蹤——現在我們將開始我們的里程碑專案的第 1 部分,開始加熱烹煮!

此時,您將建構大量 PyTorch 模型。 但是您如何追蹤哪個模型表現最好呢?

這就是 PyTorch 實驗追蹤的用武之地。

遵循機器學習從業者的座右銘實驗、實驗、實驗! 您將設置一個系統來追蹤各種 FoodVision Mini 實驗結果,然後比較它們以找到最佳結果。

  1. PyTorch 論文複製——機器學習領域發展迅速。 每天都有新的研究論文發表。 能夠閱讀和理解這些論文需要時間和練習。

這就是 PyTorch 論文複製涵蓋的內容。 您將學習如何閱讀機器學習研究論文並使用 PyTorch 程式碼複製它。

此時,您還將完成我們里程碑專案的第 2 部分,您將在其中複製突破性的 Vision Transformer 架構!

  1. PyTorch 模型部署——到這個階段,您的 FoodVision 模型將表現良好。 但到目前為止,您是唯一可以訪問它的人。

您如何將您的 PyTorch 模型交到別人手中?

這就是 PyTorch 模型部署所涵蓋的內容。 在您的里程碑專案的第 3 部分中,您將學習如何採用性能最佳的 FoodVision Mini 模型並將其部署到網路上,以便其他人可以訪問它並使用他們自己的食物圖像進行試用。

底線是什麼?

機器學習的成長和採用呈爆炸式增長,而深度學習是您將機器學習知識升級的方式。 越來越多的職位空缺正在尋找這種專業知識。

Tesla、Microsoft、OpenAI、Meta(Facebook + Instagram)、Airbnb 等公司目前都由 PyTorch 提供支持。

這是學習 PyTorch 並啟動您作為深度學習工程師的職業生涯的最全面的線上訓練營。

那為什麼還要等? 通過掌握 PyTorch 並將深度學習添加到您的工具包來提升您的職業生涯並獲得更高的薪水?

目標受眾

  • 任何想要學習 PyTorch 的分步指南並能夠被聘為年薪超過 100,000 美元的深度學習工程師的人
  • 希望通過實際使用 PyTorch 構建和訓練真實模型來展示實用機器學習技能的學生、開發人員和資料料學家
  • 任何希望在人工智慧、機器學習和深度學習方面擴展知識和工具包的人
  • 想要超越基礎知識的訓練營或線上 PyTorch 教程畢業生
  • 那些對所有初學者 PyTorch 教程目前的進展感到沮喪的學生,這些教程沒有超越基礎知識,也沒有為您提供真實世界的實踐或實際被錄用所需的技能

講師簡介

Andrei Neagoie zerotomastery.io 創始人  ( 更多講師主講課程介紹 )

Andrei 是一些評價最高的線上程式設計和技術課程的講師。 他現在是 ZTM Academy 的創始人,ZTM Academy 是世界上發展最快的教育平台之一。 ZTM Academy 以擁有一些最好的講師和學生的成功率而聞名。 他的畢業生已經為世界上一些最大的科技公司工作,如蘋果、谷歌、特斯拉、亞馬遜、摩根大通、IBM、優衣庫等……他一直在矽谷和多倫多擔任高級軟體開發人員。 多年至今,他正在利用他所學的一切來教授程式技能,並幫助您發現作為開發人員在生活中所允許的驚人的職業機會。

作為一名自學成才的程式設計師,他知道有大量的線上課程、教程和書籍過於冗長且不足以教授適當的技能。 大多數人在學習複雜的主題時都感到無所適從,不知道從哪裡開始,或者更糟糕的是,大多數人沒有 20,000 美元用於程式訓練營。 程式技能應該是負擔得起的,並且對所有人開放。 教育材料應教授當前的現實生活技能,不應浪費學生的寶貴時間。 從為財富 500 強公司、科技新創公司工作,到創立自己的企業,他吸取了重要的教訓,現在他將 100% 的時間用於教授他人寶貴的軟體開發技能,以便在令人興奮的環境中掌控他們的生活和工作 具有無限可能的行業。

Andrei 向您保證,沒有其他課程像它一樣全面且解釋清楚。 他認為,要想學到任何有價值的東西,都需要從基礎開始,發展樹的根。 只有從那裡您才能學習與基礎相關的概念和特定技能(葉子)。 當以這種方式建構時,學習變得指數級。

憑藉他在教育心理學和程式設計方面的經驗,Andrei 的課程將帶您了解您從未想過可能實現的複雜主題。

課程內見!

Daniel Bourke 機器學習工程師/作家/視訊製作者

一位生活在網路上的自學成才的機器學習工程師,無法治愈地渴望長途跋涉和填寫空白頁面。

我在機器學習方面的經驗來自於在澳大利亞發展最快的人工智慧機構之一 Max Kelsen 工作。

我曾在多個行業研究過機器學習和數據問題,包括醫療保健、電子商務、金融、零售等。

我最喜歡的兩個專案包括構建機器學習模型以從澳大利亞領先的醫學研究機構之一的醫生筆記中提取信息,以及建構自然語言模型以評估澳大利亞最大的保險集團之一的保險索賠。

由於自然語言模型(一種讀取保險索賠並確定哪一方有過錯的模型)的性能,保險公司能夠將其日常評估工作量減少多達 2,500 項索賠。

我的長期目標是結合我的機器學習知識和營養學背景,努力回答“我應該吃什麼?”這個問題。

除了自己建構機器學習模型外,我還喜歡撰寫有關該過程的文章和製作視訊。 我在 Medium、個人部落格和 YouTube 上關於機器學習的文章和視訊總共獲得了超過 500 萬的瀏覽量。

我只喜歡用有趣和教育性的方式解釋一個複雜的話題。 我知道嘗試自己線上學習新主題是什麼感覺。 因此,我全身心投入以確保我的創作盡可能地易於訪問。

我的“作案手法”(modus operandi – 我對做事的奇特術語)是學習創造和創造學習。 如果您知道這個概念的日語單字,請告訴我。

歡迎提問。

Zero To Mastery 學習急需的技能 受僱用

無論您是剛剛開始學習還是想提高自己的技能,從零開始精通都會教您 React、JavaScript、Python、CSS 和更多的熱門技能,以幫助您獲得錄用、提升您的職業生涯並獲得成功 世界上的公司。

按照您的時間表學習。 我們的綜合課程有 600 多個小時(而且還在增加!),全天候 24 小時授課。 您將學到從初學者程式基礎知識到最高級概念的一切知識。

建立您的投資組合。 與大多數線上課程和免費教程不同,您將使用所學的一切來建構複雜、專業、真實的專案和您自己的專業作品集。

擴大您的人際網絡,找到您的下一個機會,獲得重要的推薦,甚至遇到您的聯合創始人。 在我們蓬勃發展和支持的 ZTM 社區中,有人總是在線並願意伸出援助之手。

受僱用。 您將獲得所需的知識、信心和經驗,從而在面試中脫穎而出,並收到您能想到的任何公司的錄取通知書。

升職,成為前10%。 我們的中級和高級課程可幫助您繼續培養技能,晉升到高級職位,並讓您成為您所在領域的佼佼者。

永遠不要停止成長。 我們會定期發布新課程並向現有課程添加新內容,以確保您獲得最新資訊並保持領先地位。

英文字幕:2l4

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