人工情报、机器学习和深造已成为过时的流行词。

原因之一是出现了诸如ChatGPT、Midjourney和DALL-E等由人工情报局掌握的煽动工具。 鉴于大赦国际的强大和有能力,软件公司正在寻找有技能的AI工程师,帮助他们为未来建造可使用的联合软件。

Py Torch是任何一种技能 深造 工程师应当作为恢复工作的一部分。 该课程将介绍Py Torch是什么,并引导你获得最佳学习资源。

Py Torch是什么?

Py Torch是一家使用“灰色”节目语言的普通机器学习图书馆。 Py Torch使开发商能够迅速、方便地建立和培训机器学习模式。

它是由梅塔根据为卢阿方案拟订语言制作的原始托奇图书馆开发的。 Py Torch可以自由使用和公开来源。 因此,在开发商中,建立深厚的学习应用是民众的选择。

为什么使用Py Torch?

• Py Torch是自由和开放的,有广大社区支持。 该系统得到Meta的支持,并处于Ltino软件基金会之下。
• 火rch很容易使用,因为它的界面类似。 NumPy 。 如果你已经知道NumPy,就很容易开始。
• 速度快。 Py Torch通过利用Nvidia CUDA SDK支持邮联开展行动。
• 它具有巨大的生态系统。 由于Py Torch的广受欢迎,它拥有大量资源用于学习帮助你。 在下一节中,你将看到我们的最佳清单。

火rch在线课程

Py Torch for Deep Learning in 2023:0 to Mastery

这一乌迪课程 目的是把你从深造成一个全身的深造工程师,有49个小时的录像内容和7篇文章。 这可能是你在Py Torch上发现的最全面课程,使你能够做好工作。

您首先将涵盖大火 basic的基本原理,如 ten子是什么,以及你可以实现什么。 之后,在为分类和计算机愿景问题建立和培训模式之前,你将学习在Pytorch建造神经网络模式的一般工作流程。

你们还将学会如何使用你作为深造工程师建设生产系统的习惯数据集。 该课程还将教授你的一些生产层面任务,例如从现有模型中传授知识,比较不同模式的表现,从研究论文中阅读和执行模型,以及部署你的模型。

为了摆脱这一道路,你必须知道。 谷物 页: 1 此外,建议采用机器学习知识,但不需要。

深入了解深造

深造课程 Udemy的注册率很高。 部分原因是其先决条件较少。 相反,将教授你需要了解的Py Torch以及从头开始的深造。

课程首先向您提供深入学习的高级概况,并通过使用人工神经网络从生物学概念中借款。 在获得更多细节之前,将教授基础和支持深层学习的数学,如病媒、矩阵和多功能元素。

为进一步做好准备,将学习和学习沙捞越 Numpy 。 该课程还涵盖与你合作的不同类型的网络。 这些网络包括权力下放的内库网络、基因多样性网络、经常性的内库网络以及女性化网络。

你们将学会如何在Py Torch中执行这些建议。 如前所述,这一课程在开始之前不需要事先了解。

Py Torch: Deep Learning and Athrop Intelligence

Py Torch: Deep Learning and Athrop Intelligence 将广泛教授你深造,特别强调佩奇。 你们学习的许多内容将在火.中进行。

课程首先向您介绍机器学习的基础,例如回归、线性分类以及学习模式的意义。 然后,你将学习诸如Fed-forward Neural Network、Convolutional Neural Network和经常性的内文化网络等大众网络结构。

此外,你将学习如何建设 自然语言 和 建议系统。 你们还将学习计算机远景、创新的抗逆网络和加强学习。 在开始这一课程之前,你应当知道Sharma和Numpy。 还建议你知道衍生物和概率。

Py Torch Fundamentals

…… Py Torch course 微软学习公司提供的一种互动辅导,用笔记本写成,教授Py Torch。 它包括你可以ed和操作的密码例子,以确保你们理解每一行的内容。

它涵盖Py Torch的基本原理,从Tensors的概念,如何制造,以及他们为何在Py Torch中有用。 你们将学会执行 机器学习模式 培训。

之后,你将学习全面的示范建设过程,然后专门开发计算机远景、自然语言处理和视听分类应用。 明知故犯, Jupyter notebooks 基础机器学习是这一课程的唯一要求。 课程的最好部分是免费的,你可以自由地从Microsoft手中夺去你的工作。

深入了解Py Torch

…… 数据库 它是关于深造学习的最易懂和最有条理的课程之一。 它由视频组成,以介绍各种概念,进行直观和互动练习,帮助你们实践并巩固概念。

课程首先向Py Torch介绍,将其与Numpy进行比较和对比。 因此,需要熟悉Numpy,了解Adhur。

该课程教授你如何利用Py Torch建立人工神经网络。 你们还将学会如何建立和使用融合式的内库网络。 除知情外,你还应了解Sharma的超级学习。

关于火rch的书籍

穿快车和火rch骑士深造

该书旨在简化深造,使之更易获得。 它表明,任何有知识、几乎没有数学的人都可以获得机器学习。 这是用快车实现的,这是一个通过为共同机器学习任务提供高级别组成部分而简化机器学习的图书馆。

该书教导你如何培训计算机设想、自然语言处理和表格数据等方面的工作模式。 你们还将学会如何通过学习如何发挥作用来提高深造模式的速度和业绩。 这本书并不涵盖沙尔,因此,你需要事先知道。

Py Torch Pocket Reference

这本书是学习Py Torch的简明参考资料。 它是用于所有技能和经验水平的机器学习工程师、研究人员和软件开发商,以便找到关于PyTorch图书馆的有用信息。

它涵盖所有从Py Torch syntax到优化培训。 你们将学会如何建立模型,在万国邮联或万国邮联上运行,以便提高速度,并用AWS、谷歌云或微软进行生产。

深入学习方案

为深造而设计的Py Torch书是一本书,内容是教导Py Torch从头开始。 该书之后,你将学会如何建立Py Torch,促进云层开发,以及如何运用深层学习概念来建立声音、文字和图像的模型。

你们将建立基于Wikipedia的自然语言分类器,并使用火rch音频对视听数据进行分类。 你们还将学会如何利用Docker来部署生产模式。

五. 结论

在该条中,我们讨论了Py Torch是怎样的,为什么如此伟大,以及学习的最佳资源。 Py Torch是一个令人难以置信的有用图书馆,可以知道自己是一个有用的图书馆。 机器学习工程师 。 有了这种系统,你就可以建立从计算机视野到自然语言处理等强有力的智能系统。 我们希望,这一条款有助于将你引入Py Torch。