Deep Learning Capstone: Building Pipelines with PyTorch and Keras (bằng tiếng Anh)

Chuyển từ học sâu lý thuyết đến xây dựng một hệ thống dự án hoàn chỉnh có thể là một trở ngại lớn. Bạn sẽ có được sự tự tin để thiết kế, thực hiện, và đánh giá các mô hình mạng thần kinh từ đầu. Bằng cách làm việc qua một chu kỳ học máy hoàn chỉnh, bạn sẽ học cách xử lý các đường ống dữ liệu, huấn luyện các mô mẫu trong cả PyTorch và Keras, và so sánh hiệu suất của chúng một cách có hệ thống. Bạn sẽ học được: - Hiểu được sự khác biệt về kiến trúc cốt lõi và các luồng công việc của PyTorch và Keras. - Cấu hình tải dữ liệu mạnh mẽ, xử lý trước, và các đường ống tăng cường cho học sâu. - Xây dựng và đào tạo mạng nơron convolutional sử dụng các thực tiễn tốt nhất hiện đại trong cả hai khung. - So sánh hiệu suất mô hình sử dụng các chỉ số đánh giá tiêu chuẩn và chiến lược xác nhận. - Apply basic MLOps principles to track model experiments, parameters, and training runs. Chuyến đi bắt đầu với các khái niệm và thuật ngữ cơ bản về đường ống trước khi tiến vào các ví dụ mã thực tế. Bạn sẽ tiến từ việc chuẩn bị dữ liệu thô đến thiết kế kiến trúc mô hình, các vòng lặp huấn luyện, và phân tích so sánh. Chương trình này được thiết kế cho các nhà phát triển AI và sinh viên có mong muốn có một hiểu biết cơ bản về Python và mạng nơron và muốn xây dựng dự án đầu tiên của họ. Bắt đầu xây dựng danh mục học sâu của bạn hôm nay.