PyTorch 中級課程 2023：從基礎到尖端

Contents

成為應用最流行的深度學習框架 PyTorch 的專家

從這 17.5 小時的課程，你會學到

學習 PyTorch 從簡單模型到最先進模型的所有相關方面
將模型部署到本地並部署到雲端
自然語言處理 (NLP)、CNN（圖像、音訊分類；物件檢測）、RNN、變換器( Transformers )、風格遷移( Style Transfer )、自動編碼器、GAN、推薦器
將 Transformers 等一流演算法應用於自訂的資料集
開發用於圖像分類、目標檢測、風格遷移的 CNN 模型
開發 RNN 模型、自動編碼器、生成對抗網路
了解新框架（例如 PyTorch Lightning）和 OpenAI ChatGPT 等新模型
使用遷移學習

要求

基礎 Python 知識

課程說明

PyTorch 是 Facebook 開發的一個 Python 框架，用於開發和部署深度學習模型。它是當今最流行的深度學習框架之一。

在本課程中，你將學習開發深度學習模型並將其應用於你自己的資料所需的一切。涵蓋了回歸、分類、CNN、RNN、GAN、NLP、推薦系統等所有相關領域。此外，還介紹了最先進的模型和架構，例如 Transformers、YOLOv7 或 ChatGPT。

對我來說重要的是你學習基本概念以及如何實施這些技術。在我向你展示我的解決方案之前，你將面臨獨自解決問題的挑戰。

在我的課程中我將教你：

深度學習介紹
- 高階理解
- 感知器
- 層
- 激活函數
- 損失函數
- 優化器
張量( tensor )處理
- 張量的創建和具體特徵
- 自動梯度計算 ( autograd )
建模介紹, 包含
- 從頭開始線性迴歸
- 了解 PyTorch 模型訓練
- 批次 ( Batches )
- Datasets (資料集) 與 Dataloaders (數據加載器)
- 超參數調優
- 保存和加載模型
分類模型
- 多標籤的分類
- 多 class 的分類
卷積神經路 ( Convolutional Neural Networks，CNN )
- CNN 理論
- 開發圖像分類模型
- 層尺存( layer dimension )計算
- 圖像變換
- 運用 torchaudio 與頻譜圖( spectrograms ) 的音訊分類
物件偵測
- 物件偵測理論
- 開發物件偵測模型
- YOLO v7, YOLO v8
- 更快的 RCNN
風格遷移 ( Style Transfer )
- 風格遷移理論
- 開發你自己的風格遷移模型
預訓練模型和遷移學習( Transfer Learning )
遞迴神經網路 ( Recurrent Neural Networks，RNN )
- 遞迴神經網路( Recurrent Neural Network )理論
- 開發 LSTM 模型
採用矩陣分解( Matrix Factorization )的推薦系統
自動編碼器 ( Autoencoders )
變換器( Transformers )
- 理解 Transformers, 包含視覺變換器 ( Vision Transformers，ViT)
- 使 ViT 適應自訂的資料集
生成對抗網路( Generative Adversarial Networks )
半監督學習( Semi-Supervised Learning )
自然語言處理( Natural Language Processing，NLP )
- 字嵌入( Word Embeddings ) 介紹
- 神經網路的字嵌入( Word Embeddings )
- 開發基於 One-Hot Encoding 與 GloVe 的情感分析模型
- 預訓練( Pre-Trained ) NLP 模型的應用
模型除錯
- 掛鉤( Hooks )
模型部署( Model Deployment )
- 部署策略
- 部署到本地和雲端，特別是 Google Cloud
雜項主題
- ChatGPT
- ResNet
- 極限學習機( Extreme Learning Machine，ELM )

立即註冊，學習一些最酷的技術，並利用新技能提升您的職業生涯。

此致，

Bert

目標受眾

Python 開發人員願意學習最有趣和最受歡迎的技術之一

講師簡介

Bert Gollnick 資料科學家

我是一位實踐資料科學家，擁有豐富的可再生能源領域知識，尤其是風能。

目前我在一家領先的風力渦輪機製造商工作。多年來，我一直在提供有關 R 和 Python 的資料科學和機器學習培訓。

我學的是航空學和經濟學。我的主要興趣是機器學習和資料科學。

英文字幕：有

想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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