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Spécialisation PyTorch Ultimate 2024 - From Basics to Cutting-Edge

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Spécialisation 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.

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

1 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Expérience recommandée

1 mois
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Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

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

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais
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septembre 2024

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
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Spécialisation - 3 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

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

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

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

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

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

Instructeur

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375 Cours14 912 apprenants

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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