PyTorch Grundlagen für Machine Learning

Dieser Kurs führt Sie durch die grundlegenden Prinzipien und praktischen Anwendungen von PyTorch, sodass Sie Ihre eigenen Machine-Learning-Modelle selbstbewusst erstellen, trainieren und bewerten können.Dieser Kurs richtet sich an Entwickler, die maschinelles Lernen in der Praxis anwenden möchten. Sie erhalten ein klares Verständnis, wie PyTorch unter der Haube funktioniert und wie Sie seine Fähigkeiten effektiv nutzen können. Was Sie lernen werden: * Lernen Sie die Kernkonzepte von Tensors und Computational Graphs in PyTorch. * Verstehen, wie man maschinelle Lernmodelle mit der automatischen Differenzierung von PyTorch definiert und optimiert. * Implementieren Sie klassische Machine-Learning-Algorithmen wie lineare Regression und logistische Regression von Grund auf mit PyTorch. * Üben Sie das Erstellen benutzerdefinierter Datensätze und Datenlader für ein effizientes Modelltraining. * Anwenden von Best Practices für die Strukturierung von PyTorch-Projekten, einschließlich grundlegender Tests und Umgebungsmanagement. * Entwickeln Sie eine solide Grundlage für die weitere Erforschung von Deep-Learning-Architekturen. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und den Tensor-Operationen von PyTorch. Anschließend werden Modellerstellung, Trainingsschleifen und Auswertungstechniken behandelt. Sie lesen sich klare Erklärungen durch und üben mit Code-Snippets, um Ihr Verständnis zu festigen. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger mit einem Grundverständnis der Python-Programmierung, die bereit sind, maschinelles Lernen mit PyTorch zu erlernen. Keine Vorkenntnisse mit Pytorch oder fortgeschrittene Konzepte für maschinelle Lernprozesse sind erforderlich.