エキサイティングな新しいプロフェッショナル証明書:@lmoroneyが教えるディープラーニングのためのPyTorchが、で入手できるようになりました。これは、研究者が画期的な AI システムを構築するために使用する主要なフレームワークの 1 つである PyTorch を学習するための決定的なプログラムです。最新のディープラーニングモデルがどのように機能するかを理解したい場合、または独自のカスタムアーキテクチャを構築したい場合は、PyTorch を使用すると、モデル開発の主要な側面を直接制御できます。 この3コースのプロフェッショナル認定資格は、基礎から高度なアーキテクチャと展開までを学習します。 コース 1: PyTorch: 基礎 - PyTorch がテンソルを使用してデータを表す方法と、データセットがトレーニング プロセスにどのように適合するかを学びます。ニューラル ネットワークを段階的に構築してトレーニングし、トレーニングの進行状況を監視し、パフォーマンスを評価します。最後には、PyTorch のワークフローを理解し、独自のモデルを設計、トレーニング、テストする準備が整います。 コース 2: PyTorch: テクニックとエコシステム ツール - ハイパーパラメータの最適化、モデル プロファイリング、ワークフローの効率化をマスターします。学習率スケジューラを使用し、過学習に取り組み、Optuna で自動調整を適用します。ビジュアルAIの場合はTorchVision、NLPの場合はHugging Faceと連携します。転移学習を学び、新しい問題に合わせて事前トレーニング済みモデルを微調整します。 コース 3: PyTorch: 高度なアーキテクチャとデプロイ - Siamese Networks、ResNet、DenseNet、Transformers などの高度なアーキテクチャを構築します。アテンションメカニズムが最新の言語モデルをどのように強化するか、および拡散モデルが画像を生成する方法について説明します。ONNX、MLflow、プルーニング、量子化を使用してデプロイするモデルを準備します。 獲得できるスキル: - 研究者が画期的なモデルを作成するために使用するフレームワークである PyTorch でニューラル ネットワークを構築して最適化する - コンピュータービジョンとNLPタスク用に事前トレーニング済みモデルを微調整し、既存のモデルを適応させて特定の問題を解決します - トランスフォーマー アーキテクチャを実装し、ChatGPT と最新の画像生成の背後にあるコア テクノロジーである拡散モデルを操作します。 - 量子化とプルーニングでモデルを最適化し、実際のデプロイに向けて迅速かつ効率的にします。 既存のモデルを使用したい場合でも、独自のカスタム モデルを構築したい場合でも、使用するシステムの内部で何が起こっているかを理解したい場合でも、この専門分野はその基盤を提供します。 PyTorch の学習を開始します。