Ein spannendes neues berufliches Zertifikat: PyTorch für Deep Learning, unterrichtet von @lmoroney, ist jetzt verfügbar. Dies ist das definitive Programm, um PyTorch zu lernen, eines der Hauptframeworks, die Forscher verwenden, um bahnbrechende KI-Systeme zu entwickeln. Wenn Sie verstehen möchten, wie moderne Deep-Learning-Modelle funktionieren – oder Ihre eigenen benutzerdefinierten Architekturen erstellen möchten – gibt Ihnen PyTorch die direkte Kontrolle über die wichtigsten Aspekte der Modellentwicklung. Dieses dreikursige berufliche Zertifikat führt Sie von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Architekturen und der Bereitstellung: Kurs 1: PyTorch: Grundlagen - Lernen Sie, wie PyTorch Daten mit Tensoren darstellt und wie Datensätze in den Trainingsprozess passen. Sie werden Schritt für Schritt neuronale Netzwerke aufbauen und trainieren, den Trainingsfortschritt überwachen und die Leistung bewerten. Am Ende werden Sie den Workflow von PyTorch verstehen und bereit sein, Ihre eigenen Modelle zu entwerfen, zu trainieren und zu testen. Kurs 2: PyTorch: Techniken und Ökosystem-Tools - Meistern Sie die Hyperparameter-Optimierung, das Modell-Profiling und die Effizienz des Workflows. Sie werden Lernraten-Scheduler verwenden, Überanpassung angehen und automatisiertes Tuning mit Optuna anwenden. Arbeiten Sie mit TorchVision für visuelle KI und Hugging Face für NLP. Lernen Sie Transferlernen und passen Sie vortrainierte Modelle an neue Probleme an. Kurs 3: PyTorch: Fortgeschrittene Architekturen und Bereitstellung - Bauen Sie anspruchsvolle Architekturen, einschließlich Siamese Networks, ResNet, DenseNet und Transformers. Lernen Sie, wie Aufmerksamkeitsmechanismen moderne Sprachmodelle antreiben und wie Diffusionsmodelle Bilder generieren. Bereiten Sie Modelle für die Bereitstellung mit ONNX, MLflow, Pruning und Quantisierung vor. Fähigkeiten, die Sie erwerben werden: - Bauen und optimieren Sie neuronale Netzwerke in PyTorch – dem Framework, das Forscher verwenden, um bahnbrechende Modelle zu erstellen - Feinabstimmung vortrainierter Modelle für Computer Vision und NLP-Aufgaben – Anpassung bestehender Modelle zur Lösung Ihrer spezifischen Probleme - Implementieren Sie Transformer-Architekturen und arbeiten Sie mit Diffusionsmodellen, den Kerntechnologien hinter ChatGPT und moderner Bildgenerierung - Optimieren Sie Modelle mit Quantisierung und Pruning, um sie schnell und effizient für die Bereitstellung in der realen Welt zu machen Egal, ob Sie vorgefertigte Modelle verwenden, Ihre eigenen benutzerdefinierten Modelle erstellen oder einfach verstehen möchten, was im Hintergrund der Systeme passiert, die Sie verwenden, wird Ihnen diese Spezialisierung diese Grundlage bieten. Beginnen Sie mit dem Lernen von PyTorch: