PyTorch derin öğrenme ile oynamak için 5 gün, GAN'dan kelime yerleştirmeye kadar örnekler varÖğretici kaynaklar
Aofei Tapınağı'ndan Guo Yipu
Qubit Raporu | Resmi Hesap QbitAI
PyTorch derin öğrenmeyi öğrenmek, belki 5 gün yeterlidir.
Fransız derin öğrenme araştırmacısı Marc Lelarge tarafından hazırlanan "PyTorch ile derin öğrenmeye uygulamalı tur" başlıklı kurs, derin öğrenmeyi 5 gün içinde hızlı bir şekilde anlamanızı ve açık kaynaklı derin öğrenme projelerini uygulamayı öğrenmenizi sağlar.
Bu kurs seti yalnızca derin öğrenmenin teorik temelini tanıtmakla kalmaz, aynı zamanda sınıflandırma, GAN, kelime yerleştirme ve diğer örneklerin yanı sıra çok kullanışlı ve pratik olan kod ve Colab dahil olmak üzere birçok pratik içeriği birleştirir.
Hatta izlemenize engel olmak için bu eğitim seti aynı zamanda oldukça samimi denilebilecek ifade paketleri açısından da zengindir.
Öğrendikten sonra sinir ağını hızlı bir şekilde anlayabilir ve daha sonra başkaları tarafından paylaşılan çeşitli yeni projeleri ve yeni kaynakları görebilir ve bunları kendi projelerinizde kullanabilirsiniz.
Beş gün içinde ne öğrenilir?
5 günde PyTorch derin öğrenmeyi öğrenmek istiyorsanız ne öğreniyorsunuz?
Müfredat
ilk gün
Acemiler için uygun görünen derin öğrenmeye çok giriş niteliğinde bir giriş:
Colab ile kedileri ve köpekleri ayırt etmek için CNN'yi kullanın:
O zaman PyTorch'un ne olduğunu öğrenin.
sonraki gün
Derin öğrenme ve PyTorch'un ne olduğunu bilerek, biraz daha karmaşık kavramlara geçelim.
İlk önce matematik bilginizi, lojistik regresyonunuzu, evrişiminizi vb.
Ayrıca PyTorch'un çeşitli modülleri hakkında bilgi sahibi olun:
Gömmeler, değişken otomatik kodlayıcılar vb. hepsi öğrenmeye başlayabilir.
üçüncü gün
Şimdi, biraz daha derin teori öğrenmenin zamanı geldi, Bayes yöntemleri, geri yayılım bugünün dersinde.
Çok fazla öğrenmeyi önlemek için PPT'de emojiler bile var:
Ek olarak, GAN'ı örnekler aracılığıyla da anlayabilirsiniz:
dördüncü gün
Tebrikler, RNN öğrenmeye başlayabilirsiniz.Ayrıca önceki GAN'a ek olarak NLP içeriği de dahil edilebilir.
Örneğin, kelime gömmek için word2vec kullanmak:
Aynı kodun bir Colab sürümü var.
beşinci gün
Son gün süblimasyon ve hatta sinir ağlarının kara kutusunun ciddi konusu tartışılmaya başlandı.
Ayrıca sınıf aktivasyon haritaları ve çekişmeli araştırma vardır.Aynı şekilde kodlar ve örnekler de vardır.İlgilenen öğrenciler çalışmaya devam edebilir.
Fransa'da doktora için Dataflowr kursu
Son olarak, aslında bu 5 günlük PyTorch derin öğrenme kursu, veri akışı bir dizi kursun parçası.
Dataflowr'ın ana yazarı Marc Lelarge, Fransız Dijital Bilimler Enstitüsü'nde doktora derecesine sahip bir araştırmacıdır.
fast.ai'den ilham alarak dataflowr'ı geliştirdi, pratik derin öğrenme rotasını takip etti ve sanki herhangi bir kurs beş günde tamamlanabilirmiş gibi kursuna "faster.ai" adını verdi.
Bu nedenle dataflowr'daki kurslar nispeten basit ve kullanımı kolaydır ve özellikle gelişmiş ve karmaşık API'ler olmayacaktır.
Lelarge'a ek olarak, kursun 7 öğretmeni vardır:
Valeo.ai'de araştırmacı bilim adamı Andrei Bursuc;
Facebook AI Research'ten Alexandre Défossez, Timothée Lacroix, Pierre Stock, Alexandre Sablayrolles;
Nicolas Prost, Makine Öğreniminde Doktora, Fransız Dijital Bilimler Enstitüsü;
Snips'in yapay zeka bilimcisi Stéphane d'Ascoli.
Ana yaratıcı ekip Fransız olsa da merak etmeyin, kurs Fransızca değil~
portal
kurs:
https://mlelarge.github.io/dataflowr-web/cea_edf_inria.html
veri akışı:
https://mlelarge.github.io/dataflowr-web/
- Bitiş -
samimi işe alım
Qubit, Pekin, Zhongguancun'da çalışmak üzere editörler/muhabirler alıyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerimizin aramıza katılmasını dört gözle bekliyoruz! İlgili ayrıntılar için lütfen QbitAI diyalog arayüzündeki "işe alım" kelimesine yanıt verin.
Qubit QbitAI · Toutiao imzalı yazar
'' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni gelişmeleri takip edin
