【Udemy中英字幕】Mastering PyTorch

掌握 PyTorch

从基础到高级深度学习训练

讲师：Vivian Aranha

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您将学到什么

• 了解 PyTorch 基础知识，包括张量和计算图
• 使用 PyTorch 的 nn_Module 构建和训练神经网络
• 使用 DataLoaders 和自定义数据集预处理和加载数据集
• 实现 CNN、RNN 和 Transformers 等高级架构
• 执行迁移学习并微调预训练模型
• 使用超参数调整和正则化优化模型
• 使用 TorchScript 和云服务部署经过训练的模型
• 有效地调试和排除深度学习模型故障
• 开发自定义层、损失函数和模型
• 与 PyTorch 社区合作并为开源项目做出贡献

探索相关主题

要求

• 计算机基本技能：熟悉使用计算机和安装软件
• Python 编程：Python 基础知识（变量、函数、循环）
• 数学：了解基本代数、线性代数和微积分概念（向量、矩阵、导数）
• 机器学习基础（可选）：了解模型、训练和评估等机器学习概念很有帮助，但不是强制性的
• 学习热情：愿意通过实​​践项目和实验来学习

描述

“精通 PyTorch：从基础到高级深度学习训练”课程是专为初学者和专业人士设计的完整学习之旅，旨在在人工智能和深度学习方面取得卓越成就。本课程从 PyTorch 的基础知识开始，涵盖张量运算、自动微分和从头开始构建神经网络等基本主题。学习者将深入了解 PyTorch 的动态计算图的工作原理，从而实现灵活的模型创建和故障排除。

随着课程的进展，学生将探索高级主题，包括复杂的神经网络架构，如 CNN、RNN 和 Transformer。课程还深入探讨迁移学习、自定义层、损失函数和模型优化技术。学习者将练习构建真实项目，如图像分类器、基于 NLP 的情绪分析器和 GAN 驱动的应用程序。

该课程非常注重动手实践，提供分步练习、编码挑战和强化关键概念的项目。此外，学习者还将探索分布式训练、云部署和与流行库集成等前沿技术。

课程结束时，学习者将能够熟练使用 PyTorch 设计、构建和部署 AI 模型。他们还将有能力为开源项目做出贡献，并在不断发展的深度学习领域从事 AI 工程师、数据科学家或 ML 研究人员的职业。

本课程适合哪些人：

• AI/ML 初学者：没有深度学习经验但渴望从头学习 PyTorch 的人
• 数据科学爱好者：有抱负的数据科学家希望将 PyTorch 添加到他们的 ML 工具包中
• 开发人员和工程师：软件开发人员转型为人工智能和深度学习角色
• 研究人员和学者：使用 PyTorch 探索前沿 ML 研究的人
• 职业转换者：转向 AI 相关职业的专业人士