Ce cours vous apprendra à développer des modèles d'apprentissage profond en utilisant Pytorch. Le cours commencera avec les tenseurs de Pytorch et le package de différenciation automatique. Ensuite, chaque section couvrira différents modèles en commençant par les fondamentaux tels que la régression linéaire et la régression logistique/softmax. Ensuite, les réseaux neuronaux profonds Feedforward, le rôle des différentes fonctions d'activation, la normalisation et les couches d'exclusion. Ensuite, les réseaux neuronaux convolutifs et l'apprentissage par transfert seront abordés. Enfin, plusieurs autres méthodes d'apprentissage profond seront abordées.
Réseaux neuronaux profonds avec PyTorch
Ce cours fait partie de IBM AI Engineering Certificat Professionnel
Enseigné en Anglais
Certains éléments de contenu peuvent ne pas être traduits
Instructeur : Joseph Santarcangelo
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Ce que vous apprendrez
Démontrez votre compréhension des algorithmes d'apprentissage profond et mettez-les en œuvre à l'aide de Pytorch.
Expliquer et appliquer les connaissances sur les réseaux neuronaux profonds et les méthodes d'apprentissage automatique connexes.
Décrire comment utiliser les bibliothèques Python telles que PyTorch pour les applications de Deep Learning.
Créez des réseaux neuronaux profonds à l'aide de PyTorch.
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