О курсе
Курс по нейронным сетям с PyTorch - это интенсивный курс, который предназначен для тех, кто хочет научиться создавать и обучать нейронные сети с использованием библиотеки PyTorch.
Курс включает в себя практические задания, которые помогут в дальнейшем применить полученные знания.
3 важных особенности курса:
- Полное отсутствие математики
Отсутствие математики на курсе резко снижает порог входа для желающих погрузиться в нейронные сети. При этом практические знания позволят решать множество реальных задач.
- Наличие практических упражнений
Большое количество практических упражнений позволит получить необходимую практику для проектирования и обучения нейронных сетей.
- Поддержка от преподавателя
Преподаватель всегда на связи и готов ответить на любой вопрос, связанный с курсом. Пишите, если возникнут сложности с упражнениями. Ответ получит каждый.
"Если не знаешь - нужно лишь спросить, если не спросишь - никогда не узнаешь"
Чему вы научитесь:
- Работать с PyTorch.
С помощью этой библиотеки можно создавать и обучать нейронные сети. Оптимизировать и выбирать оптимальные параметры для достижения максимальной точности. При этом работать с различными типами данных: изображениями, видео, звуками и текстами.
- Превращать данные в dataset.
Вы научитесь превращать сырые размеченные данные в готовый dataset, который можно подавать на вход нейронной сети. Научитесь подготавливать данные для разных задач: регрессия, классификация, сегментация и тд.
- Создавать модели нейронных сетей.
С помощью реализованных классов и функций в библиотеке PyTorch вы научитесь создавать различные модели нейронных сетей: от линейных до трансформеров.
- Тренировать нейронные сети.
Построите собственный цикл обучения нейронной сети. Отточите этот навык на множестве примеров.
- Сохранять и загружать готовые модели.
Вы научитесь сохранять обученные модели нейронных сетей и загружать их, когда они вам понадобятся.
Для кого этот курс
Курс подходит для всех, кто хочет научиться создавать и обучать нейронные сети.
Начальные требования
Для изучения данного курса рекомендуется иметь базовые знания и умения в следующих областях:
- Python: необходимо иметь хорошее понимание основ Python. Особенно важно знать основные структуры данных в Python, такие, как списки, словари и кортежи, а также основы функций, классов, условных операторов и циклов.
- Numpy: эта библиотека дает хорошую основу при работе с многомерными массивами, что необходимо при работе с нейронными сетями.
- Инструменты разработки: Необходимо иметь установленный Python и Jupyter Notebook или другие инструменты разработки, которые могут быть использованы для выполнения кода.