【Udemy中英字幕】PyTorch Ultimate 2024: From Basics to Cutting-Edge

PyTorch Ultimate 2024：从基础到前沿

成为应用最流行的深度学习框架 PyTorch 的专家

讲师：Bert Gollnick

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您将学到什么

• 学习 PyTorch 的所有相关方面，从简单模型到最先进的模型
• 在本地和云端部署您的模型
• 变压器
• 自然语言处理 (NLP)，例如词嵌入、零样本分类、相似度得分
• CNN（图像、音频分类；物体检测）
• 风格转换
• 循环神经网络
• 自动编码器
• 生成对抗网络
• 推荐系统
• 将 Transformers 等顶尖算法应用于自定义数据集
• 开发用于图像分类、对象检测、风格转换的 CNN 模型
• 开发 RNN 模型、自动编码器、生成对抗网络
• 了解新框架（例如 PyTorch Lightning）和新模型（例如 OpenAI ChatGPT）
• 使用迁移学习

探索相关主题

• PyTorch
• 数据科学
• 发展

要求

• 基本的 Python 知识

描述

PyTorch 是 Facebook 开发的用于开发和部署深度学习模型的 Python 框架，是目前最流行的深度学习框架之一。

在本课程中，您将学习开发深度学习模型并将其应用于您自己的数据所需的一切。涵盖所有相关领域，如回归、分类、CNN、RNN、GAN、NLP、推荐系统等。此外，还将介绍最先进的模型和架​​构，如Transformers、YOLOv7或ChatGPT。

对我来说，重要的是让你了解基本概念以及如何实施这些技术。在我向你介绍我的解决方案之前，你将面临自己解决问题的挑战。

在我的课程中我将教你：

• 深度学习简介

  • 高度理解

  • 感知器

  • 图层

  • 激活函数

  • 损失函数

  • 优化器

• 张量处理

  • 张量的创建和具体特征

  • 自动梯度计算（autograd）

• 建模介绍，包含

  • 从头开始的线性回归

  • 理解 PyTorch 模型训练

  • 批次

  • 数据集和数据加载器

  • 超参数调整

  • 保存和加载模型

• 分类模型

  • 多标签分类

  • 多类分类

• 卷积神经网络

  • CNN 理论

  • 开发图像分类模型

  • 层尺寸计算

  • 图像变换

  • 使用 torchaudio 和频谱图进行音频分类

• 物体检测

  • 物体检测理论

  • 开发物体检测模型

  • YOLO v7、YOLO v8

  • 更快的 RCNN

• 风格转换

  • 风格转移理论

  • 开发自己的风格转换模型

• 预训练模型和迁移学习

• 循环神经网络

  • 循环神经网络理论

  • 开发 LSTM 模型

• 矩阵分解的推荐系统

• 自动编码器

• 变压器

  • 了解 Transformers，包括 Vision Transformers (ViT)

  • 使 ViT 适应自定义数据集

• 生成对抗网络

• 半监督学习

• 自然语言处理 (NLP)

  • 词向量简介

  • 使用神经网络进行词嵌入

  • 开发基于独热编码和 GloVe 的情绪分析模型

  • 预训练 NLP 模型的应用

• 模型调试

  • 钩子

• 模型部署

  • 部署策略

  • 部署到本地和云端，特别是 Google Cloud

• 其他主题

  • ChatGPT

  • 残差网络

  • 极限学习机（ELM）

立即报名学习一些最酷的技术，并利用新技能提升您的职业生涯。

此致，

伯特

本课程适合哪些人：

• Python 开发人员愿意学习最有趣和最热门的技术之一