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Spezialisierung PyTorch Ultimate 2024 - From Basics to Cutting-Edge

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Spezialisierung 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.

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4.5

(35 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

1 Monat
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
  • Kategorie: Performance Tuning
  • Kategorie: Artificial Neural Networks
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Supervised Learning
  • Kategorie: Unsupervised Learning
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Regression Analysis

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Packt.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Development Environment
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: System Configuration
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Software Installation
Kategorie: Python Programming

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Algorithms
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
Kategorie: Image Analysis

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Deep Learning
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Flask (Web Framework)
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Unsupervised Learning

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