In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Deep-Learning-Modelle mit Pytorch entwickeln. Der Kurs beginnt mit den Tensoren und dem Paket Automatische Differenzierung von Pytorch. Dann werden in jedem Abschnitt verschiedene Modelle behandelt, beginnend mit den Grundlagen wie der linearen Regression und der logistischen/Softmax-Regression. Danach folgen Feedforward Deep Neural Networks, die Rolle der verschiedenen Aktivierungsfunktionen, Normalisierung und Dropout-Schichten. Dann werden Convolutional Neural Networks und Transfer Learning behandelt. Schließlich werden verschiedene andere Deep Learning-Methoden behandelt.
Tiefe neuronale Netze mit PyTorch
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Tiefe neuronale Netze mit PyTorch
Dieser Kurs ist Teil von IBM KI-Technik Zertifikat über berufliche Qualifikation
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozent: Joseph Santarcangelo
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enthalten
Kurs
Informieren Sie sich über ein Thema und erlernen Sie die Grundlagen.
4.4
(1,683 Bewertungen)
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91%
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
31 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Demonstrieren Sie Ihr Verständnis von Deep Learning-Algorithmen und implementieren Sie diese mit Pytorch.
Erklären und Anwenden von Kenntnissen über Deep Neural Networks und verwandte Methoden des maschinellen Lernens.
Beschreiben Sie, wie Sie Python-Bibliotheken wie PyTorch für Deep Learning-Anwendungen verwenden können.
Erstellen Sie tiefe neuronale Netze mit PyTorch.
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In diesem Kurs gibt es 10 Module
Das ist alles enthalten
6 Videos5 Quizzes6 App-Elemente1 Plug-in
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7 Videos7 Quizzes3 App-Elemente
Das ist alles enthalten
5 Videos4 Quizzes4 App-Elemente
Das ist alles enthalten
4 Videos2 Quizzes4 App-Elemente
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4 Videos5 Quizzes3 App-Elemente
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3 Videos3 Quizzes2 App-Elemente
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6 Videos6 Quizzes6 App-Elemente
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Dozent
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Geprüft am 29. Apr. 2020
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Geprüft am 26. Juli 2020
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Geprüft am 6. Nov. 2020
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Häufig gestellte Fragen
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