Apprentissage profond pour les programmeurs avec PyTorch et fastai

De nombreux développeurs de logiciels pensent que l'apprentissage profond est réservé aux chercheurs universitaires et aux experts en mathématiques, mais en réalité, les bibliothèques de haut niveau modernes le rendent hautement accessible à toute personne capable d'écrire du code de base. Ce cours basé sur du texte vous guide à travers les concepts de base de l'apprendre à construire et à comprendre des modèles puissants à partir de zéro. Vous passerez d'un développeur traditionnel à un praticien de l'apprentissage automatique, apprenant à préparer des données, à former des modèles et à les déployer en production.Ce cours donne la priorité à la compréhension pratique, en commençant par des définitions claires des réseaux de neurones et de la descente de gradient avant de passer à la mise en œuvre du code dans le monde réel. Ce que vous apprendrez: - Comprendre l'architecture fondamentale des réseaux de neurones et des modèles d'apprentissage profond - Nettoyer, préparer et augmenter les ensembles de données d'images à l'aide de blocs de donnée fastai - Entraînez des modèles d'apprentissage profond pour les tâches de classification en utilisant PyTorch sous le capot - Mettre en œuvre des techniques d'évaluation modernes pour mesurer la précision des modèles et prévenir le sur-ajustement - Déployer des modèles entraînés en tant qu'applications Web à l'aide de cadres de production légers - Dépannage des erreurs d'entraînement courantes et optimisation des performances du modèle grâce à un débogage systématique Le cours commence par une terminologie de base et des cadres conceptuels, vous permettant de comprendre la mécanique des réseaux de neurones.À partir de là, vous lirez des implémentations étape par étape, en analysant des exemples de code réels qui démontrent comment charger des données, former des modèles et les exporter pour une utilisation dans le monde réel. Ce cours est conçu spécifiquement pour les développeurs de logiciels et les programmeurs qui sont nouveaux dans l'apprentissage profond.Aucune expérience préalable en apprentissage automatique ou en mathématiques avancées n'est requise, bien qu'une connaissance de base de Python soit recommandée. Commencez à lire dès aujourd'hui pour ajouter des capacités d'apprentissage profond à votre boîte à outils de développement.