Глубокий анализ с нуля: построение нейронных сетей с помощью PyTorch

В этом курсе вы узнаете: как построить и тренировать собственные модели с нуля, получив глубокое интуитивное понимание алгоритмов, используемых в современном искусственном интеллекте. Вы перейдете от использования библиотек высокого уровня к написанию основных тренировочных циклов и алгориумов оптимизации самостоятельно. Что вы учите: понимать математические основы прямого и обратного распространения; создавать полностью функционирующую нейронную сеть с нулевого уровней с использованием сырьевых тензоров PyTorch; реализовывать ключевые алгорий оптимизации, такие как Стохастическое нисхождение градиента (SGD) с первых принципов; настраивать функции потерь и функции активации для обучения модели; применять современные методы обучения, включая правильную инициализацию веса и основную регуляризацию; отлаживать и анализировать производительность модели, проверяя градиенты и кривы потерей. Мы начинаем с основной терминологии и математических понятий градиентов и тензор, а затем постепенно наращиваем до полного тренировочной трубопровода. Этот курс предназначен для программистов, которые только начинают заниматься глубоким обучением и хотят получить солидное, основанное на коде знание основ без сложных математической предпосылок. Начните читать сегодня, чтобы демистифицировать нейронные сети и взять под контроль свое путешествие по обучению машин.