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Tiefe neuronale Netze mit PyTorch

BESCHREIBUNG

In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit Pytorch Deep-Learning-Modelle entwickeln. Der Kurs beginnt mit den Tensoren von Pytorch und dem Paket zur automatischen Differenzierung. Anschließend werden in jedem Abschnitt verschiedene Modelle behandelt, beginnend mit Grundlagen wie der linearen Regression und der logistischen / Softmax-Regression. Gefolgt von Feedforward Deep Neural Networks, der Rolle verschiedener Aktivierungsfunktionen, Normalisierungs- und Dropout-Schichten. Dann werden Faltungsneurale Netze und Transferlernen behandelt. Schließlich werden einige andere Deep-Learning-Methoden behandelt.
Lernerfolge:
Nach Abschluss dieses Kurses können die Lernenden:
• ihr Wissen über Deep Neural Networks und verwandte Methoden des maschinellen Lernens erklären und anwenden
• wissen, wie Python-Bibliotheken wie PyTorch für Deep Learning-Anwendungen verwendet werden
• Erstellen Sie mit PyTorch tiefe neuronale Netze

Preis: Kostenlos anmelden!

Sprache: Englisch

Untertitel: Englisch

Tiefe neuronale Netze mit PyTorch - IBM