皮托尔奇是什么,我为什么要学?
皮托尔奇能帮助您设计新的并使用现有最先进的深层次学习算法,
再加上现在这么热,所以有很多工作可以做!
建立计算机视觉系统, 用于自行驾驶的汽车。 苹果公司为创建计算工具而创建
想知道什么更酷吗?
大部分最新的机器学习研究都是使用PyTorrch代码完成和出版的,
你会在好公司学习皮托尔奇
零到硕士毕业生现在在谷歌、特斯拉、亚马逊、苹果、IBM、Uber、梅塔等地工作,手艺公司和其他顶尖技术公司站在机器学习和深层学习的最前沿。这可以是你。
参加今天的学习, 你们也会加入我们唯一的在线社区课堂现场直播, 与数千名学生、校友、导师、助教及教官一起学习。
最重要的是,你将从专业的机器学习工程师那里学皮托尔奇,具有现实世界的经验,谁是周围最好的教师之一!这个皮托拉尔课程会是什么样子?
皮托尔奇课程非常亲手操作和工程。 您不会只是盯着屏幕看, 我们离开这个课去其他的皮托奇辅导班和课程。
进行实验完成练习,测试你的技能 建立真实世界深层次的学习模型和项目 模拟现实生活情景
需要技能来确定和开发大科技公司所遇到现代深层次学习解决方案。 公平警告:这个课程非常全面。
但别害怕,丹尼尔会教你从零到零的教给你一切!
火炬基本原理——我们从光骨基本原理开始, 所以即使你是初学者, 你也会跟上速度。在机器学习中, 数据会被表现为“ 高” (数字集)。
学习如何用火炬制造电压器对于建立机器学习算法至关重要。 在PyTork 基础系统中,我们深入覆盖了PyTorch 高压数据类型。 2
皮托尔奇工人流 — — 好吧,你把基本原理都降低了, 你做了几万个数字来代表数据, 但是现在呢?
与PyTorrch Work Flow一起,您将学习从数据 – > 数以万计 – > 经过训练的神经网络模型中前进的步骤。无论在哪里遇到 PyTorch代码以及课程的其他部分,您都会看到并使用这些步骤。
皮托尔神经网络分类——分类是最常见的机器学习问题之一。这是一件事吗?电子邮件垃圾邮件是不是垃圾邮件?信用卡交易欺诈还是欺诈?
使用PyTorrch神经网络分类, 你会学会如何用 PyTorch 来编码神经网络的分类模型, 这样你就可以对事物进行分类并回答这些问题。
皮托尔奇计算机愿景 — — 神经网络永远改变了电脑愿景的游戏。 而现在,皮托拉奇驱动着计算机愿景算法的许多最新进步。
例如,Tesla使用PyTorrch为自驾驶软件建立计算机视觉算法。
利用PyTorrch电脑视野, 你将建立一个能观察图象模式的 PyTorch神经网络,
PyTorch 自定义数据集——机器学习的神奇之处在于建立算法,在自己的自定义数据中找到模式。
有很多现有的数据集, 但是您如何将自己的自定义数据集装入 PyTorrch 中? 这正是您要学习的。 此课程中的 PyTerch 自定义数据集部分 。
如何为Mood Vision Mini(一个能分类披萨、牛排和寿司的PyTorrch电脑视觉模型)加载图像数据集?
6 PyTorrch 正在移动模块——PyTorch的整个点就是能够写出音速机器学习代码。
Python公司有两种主要撰写机器学习代码的工具:一种Jupyter/Google Colab笔记(善于实验)Pythons脚本(善用可复制和模块化)。
课程的一节中, 您将学习如何使用您最有用的 Jupyter/ Google Colab Notesbook 代码, 并重现它可使用的 Python 脚本。 这是您通常在野外找到共享的 PyTorrch 代码的方式 。
皮托尔转移学习 — — 如果你能采取一个模式所学到的知识,并用它解决你自己的问题呢? 这就是皮托拉转移学习的内容。
学习如何让您学会传输学习的力量, 以及如何使用一个以数百万图像训练的机器学习模型,
时间和资源。 8. 8 PyTorrch实验跟踪—— 现在我们开始用热做饭, 开始我们这个课程的里程碑项目第一部分! 到现在为止你已经建造了许多PyTorch模型了。
但是,你如何追踪哪种模型最优秀? 这就是《皮托尔奇实验跟踪》的来源。遵循机器学习者关于实验、试验和实验的座右铭!
将建立一个系统, 跟踪各种食品观察微型实验结果, 然后比较它们以找到最佳。 9. 9 PyTorch纸张复制——机器学习领域快速进步。
新的研究论文每天都会出版。 阅读和理解这些论文需要时间和实践。 这就是皮尔赫文件复制所覆盖的内容。
学习如何通过机器学习研究论文,
将复制突破性愿景变异结构!
皮托尔克模型部署 — — 到现阶段,你的食品展望模型将表现相当不错。 但直到现在为止,你是唯一一个能够接触到它的人。 你如何把自己的火特模型交给别人手中?
这也是PyTorrch模型部署所包括的内容。
学习如何使用最佳食品观赏迷你模型, 并运用到网络上, 让其他人能访问它,
机器学习的成长和采用正在爆炸,深层次的学习是如何将机器学习的知识带到下一个层面。
越来越多的职位空缺正在寻找这种专业知识。 像Tesla、微软、OpenAI、Meta(纸书+Instagram)、Airbnb和其他许多公司目前都由PyTorch提供电力。
这是最全面的在线启动训练营 学习PyTorrch,并开始你深造工程师的职业生涯。为什么还要等呢?
掌握皮托尔奇,在工具包中增加深层学习,提高事业水平和工资?