Russian Courses
Бесплатно

PyTorch для глубокого обучения

Превью: 1.1. Беседа между Лоренсом Морони и Эндрю Нг

Зарегистрируйтесь для доступа ко всем 27 урокам курса.

Регистрация Войти

Выберите урок для просмотра

Содержание курса

Хотите смотреть этот курс?

Зарегистрируйтесь бесплатно, чтобы получить доступ ко всем урокам этого курса.

Регистрация Уже есть аккаунт? Войти

  • 1. 1.1. Беседа между Лоренсом Морони и Эндрю Нг

  • 2. 1.2. Почему PyTorch

  • 3. 1.3. Основы нейронных сетей

  • 4. 1.4. Конвейер ML

  • 5. 1.5. Построение простой нейронной сети

  • 6. 1.7. Функция активации

  • 7. 1.9. Тензоры

  • 8. 1.10. Тензорная математика и Broadcasting

  • 9. 2.1. Расшифровка секретного сообщения

  • 10. 2.2. Обзор ML пайплайна с PyTorch

  • 11. 2.3. Обзор ML пайплайна с PyTorch

  • 12. 2.4. Убытки

  • 13. 2.5. Оптимизаторы и градиенты

  • 14. 2.6. Управление устройствами

  • 15. 2.8. Классификация изображений

  • 16. 2.9. Классификация изображений

  • 17. 3.1. Введение в Data Pipelines

  • 18. 3.2. Доступ к данным

  • 19. 3.3. Трансформация пайплайна

  • 20. 3.4. Загрузка данных

  • 21. 3.5. Защита пайплайнов от багов

  • 22. 4.1. Фильтры, шаблоны и карты признаков

  • 23. 4.2. Полная архитектура

  • 24. 4.3. Обучение CNN для классификации изображений

  • 25. 4.6. Динамические графы

  • 26. 4.7. Модульные архитектуры

  • 27. 4.8. Проверка и отладка модели

Скачать курс по Глубокое обучение. PyTorch для глубокого обучения

Нужен архив курса целиком?

Мы отправим ссылку на полный архив с оригиналом, переводом и материалами. Просто напишите администратору info@russiancourses.net и укажите, что именно нужно (можем поделиться вариантами отдельно).

Пропущены номера уроков?

Если в нумерации есть паузы, значит часть занятий текстовые или в виде файлов. Их можно найти в разделе «Материалы курса»: скачайте архив, чтобы получить все конспекты и дополнительные задания.

Категория

Глубокое обучение

Длительность

2 ч 17 мин

Уроки

27 уроков

О курсе

Освойте глубокое обучение с PyTorch — создавайте и разворачивайте модели, применяемые в реальных проектах 🤖

PyTorch — один из самых популярных фреймворков в мире искусственного интеллекта. Его гибкость и простота делают его незаменимым инструментом для обучения, экспериментов и масштабирования моделей — от прототипов до продакшн-систем.
Что вы узнаете:

  • 🧩 Создание нейросетей с нуля: изучите тензоры, тренировочные циклы, построение и оценку первой модели для классификации изображений.
  • 🧠 Применение PyTorch в CV и NLP: работайте с TorchVision и Hugging Face — настраивайте и дообучайте предобученные модели, сравнивайте архитектуры и улучшайте результаты с помощью подбора гиперпараметров.
  • ⚙️ Современные архитектуры и деплой: исследуйте ResNet, Siamese-сети и Transformers, анализируйте поведение моделей и готовьте их к развёртыванию с помощью ONNX, MLflow, pruning и quantization.
Почему стоит изучать PyTorch:

PyTorch используется в ведущих компаниях и исследовательских лабораториях. Он сочетает мощь Python с удобством динамического вычисления, позволяя быстро прототипировать и оптимизировать модели. Этот профессиональный сертификат обучает вас всему циклу разработки — от построения нейросетей до вывода готовых решений в продакшн.
Программа курса включает:

  • 📘 Построение и обучение моделей глубокого обучения с нуля
  • 🔍 Разработка моделей для компьютерного зрения и обработки естественного языка
  • 🧠 Применение трансферного обучения и тонкой настройки
  • 🧩 Использование интерпретируемости моделей для анализа результатов
  • 🚀 Оптимизацию и перенос моделей с помощью ONNX и MLflow
Курс сочетает практику и теорию, фокусируясь на том, чтобы вы научились строить эффективные архитектуры и применять современные подходы в глубоких нейросетях. Вы создадите собственные модели, оптимизируете их и подготовите к реальному использованию.
Инструктор:

👨‍🏫 Лоренс Мороуней — бывший руководитель направления AI в Google, признанный эксперт и преподаватель в области машинного обучения и нейросетей.
Результат: по окончании курса вы получите профессиональные навыки и сертификат, подтверждающий вашу способность разрабатывать, обучать и развёртывать модели глубокого обучения на PyTorch.

Источник

Открыть источник
Назад к бесплатным курсам