Chia Sẻ Khóa Học Toàn Tập Về PyTorch Cho Deep Learning Với Python [Khóa 9257 A]
10 tháng 5 2020
/
No Comments
Bạn sẽ học được gì:
- + Tìm hiểu cách sử dụng NumPy để định dạng dữ liệu thành mảng.
- + Sử dụng pandas để thao tác và làm sạch dữ liệu.
- + Tìm hiểu lý thuyết machine learning.
- + Sử dụng Thư viện PyTorch Deep Learning để phân loại hình ảnh.
- + Sử dụng PyTorch với Recurrent Neural Networks cho Sequence Time Series Data.
- + Tạo các mô hình Deep Learning hiện đại để làm việc với dữ liệu dạng bảng.
PyTorch là một nền tảng deep learning nguồn mở cung cấp một lộ trình liền mạch từ tạo mẫu nghiên cứu đến triển khai sản xuất. Nó đang nhanh chóng trở thành một trong những deep learning framework phổ biến nhất cho Python. Tích hợp sâu vào Python cho phép các library và package phổ biến được sử dụng để dễ dàng viết các neural network layer trong Python. Một hệ sinh thái phong phú gồm các công cụ và thư viện mở rộng PyTorch và hỗ trợ phát triển thị giác máy tính, NLP và hơn thế nữa.
Khóa học này tập trung vào việc cân bằng các khái niệm lý thuyết quan trọng với các bài tập và dự án thực hành thực tế cho phép bạn học cách áp dụng các khái niệm trong khóa học vào các tập dữ liệu của riêng bạn!
Khóa học này sẽ dạy cho bạn mọi thứ bạn cần biết để bắt đầu với Deep Learning với Pytorch, bao gồm:
- + NumPy.
- + Pandas.
- + Machine Learning Theory.
- + Test/Train/Validation Data Splits.
- + Model Evaluation - Regression và Classification Tasks.
- + Unsupervised Learning Tasks.
- + Tensors với PyTorch.
- + Lý thuyết Neural Network.
- - 1. Perceptionron
- - 2. Network.
- - 3. Activation Function.
- - 4. Cost/Loss Function.
- - 5. Backpropagation.
- - 6. Gradient.
- + Artificial Neural Networks.
- + Convolutional Neural Networks.
- + Recurrent Neural Networks.
- + Và nhiều hơn nữa!
Hoàn thành khóa học này, bạn sẽ có thể tạo ra một loạt các mô hình học tập sâu để giải quyết các vấn đề của riêng bạn với các bộ dữ liệu của riêng bạn.
CUNG CẤP TÀI KHOẢN GOOGLE DRIVE DUNG LƯỢNG KHÔNG GIỚI HẠN VỚI GIÁ ƯU ĐÃI NHẤT, XEM CHI TIẾT TẠI ĐÂY
Copyright Disclaimer:
This
site does not store any files on its server. We only index and link to
content provided by other sites. Please contact the content providers to
delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant
links or contents immediately.
Tuyên bố miễn trừ bản quyền:
Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui
lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền
nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc
nội dung có liên quan ngay lập tức.
