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Spezialisierung PyTorch Ultimate 2024 - From Basics to Cutting-Edge

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Spezialisierung PyTorch Ultimate 2024 - From Basics to Cutting-Edge

Master Deep Learning with PyTorch. Master deep learning using PyTorch with the help of this comprehensive and practical course. Develop, deploy, and innovate with models in Regression, CNNs, GANs, NLP, Recommender Systems, Transformers, and more.

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

1 Monat
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Identify and describe the fundamental concepts of PyTorch, machine learning, and deep learning, including neural networks.

  • Implement PyTorch models for tasks such as classification and regression, incorporating principles of deep learning.

  • Evaluate and optimize model performance using metrics and techniques for underfitting, overfitting, and hyperparameter tuning.

  • Develop advanced AI applications using GANs, CNNs, and RNNs, and deploy models effectively.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Recurrent Neural Network (RNN)
  • Kategorie: GAN
  • Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
  • Kategorie: CNN
  • Kategorie: NLP

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

September 2024

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Spezialisierung - 3 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Set up and configure a PyTorch environment.

  • Understand fundamental AI and machine learning concepts.

  • Build, train, and evaluate neural networks from scratch, utilizing various optimization techniques

  • Apply PyTorch to real-world deep learning tasks.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: neural network

Was Sie lernen werden

  • Build and train neural networks using PyTorch for various tasks.

  • Implement classification models with multi-class, multi-label datasets, and CNNs for image and audio classification.

  • Apply object detection techniques using the YOLO algorithm.

  • Explore neural style transfer, transfer learning, and implement RNNs and LSTM networks.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Recurrent Neural Network (RNN)
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: CNN
Kategorie: YOLO
Kategorie: Classification Models

Was Sie lernen werden

  • Create and assess ML models for specific datasets, evaluating performance with proper metrics.

  • Design autoencoders for dimensionality reduction and build GANs for data simulation, analyzing quality.

  • Develop Graph Neural Networks for graph data and implement Transformers, including Vision Transformers.

  • Enhance models with semi-supervised learning using limited data, and deploy them with Flask on Google Cloud.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Transformers
Kategorie: Autoencoders
Kategorie: Recommender Systems
Kategorie: PyTorch Lightning
Kategorie: GANs

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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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