Reti neurali profonde con PyTorch | La rete universitaria

Descrizione

Il corso ti insegnerà come sviluppare modelli di deep learning utilizzando Pytorch. Il corso inizierà con i tensori di Pytorch e il pacchetto di differenziazione automatica. Quindi ogni sezione coprirà diversi modelli a partire da fondamenti come la regressione lineare e la regressione logistica / softmax. Seguito da reti neurali profonde Feedforward, il ruolo delle diverse funzioni di attivazione, normalizzazione e livelli di dropout. Quindi verranno trattate le reti neurali convoluzionali e l'apprendimento del trasferimento. Infine, verranno trattati molti altri metodi di apprendimento profondo.
Risultati di apprendimento:
Dopo aver completato questo corso, gli studenti saranno in grado di:
• spiegare e applicare la loro conoscenza delle reti neurali profonde e dei relativi metodi di apprendimento automatico
• sapere come utilizzare le librerie Python come PyTorch per le applicazioni di Deep Learning
• costruire reti neurali profonde usando PyTorch