Чему вы научитесь
- Установка и настройка PyTorch, включая поддержку CUDA
- Основы тензоров: оси, ранги, форма и операции (reshape, squeeze, flatten и др.)
- Элементарные, редукционные и индексные операции с тензорами
- Использование Broadcasting и визуализация форм тензоров в CNN
- Работа с датасетами (Fashion MNIST), загрузка, предобработка и нормализация данных
- Принципы построения нейросетей в PyTorch (модули, последовательности, веса, forward)
- Тренировочные циклы, вычисление функции потерь, метрик и построение confusion matrix
- Отладку кода с помощью встроенных средств PyTorch
- Интеграцию с TensorBoard для отслеживания метрик
- Разработку кастомного фреймворка для гиперпараметрических и архитектурных экспериментов
- Продвинутые темы: num_workers, оптимизация загрузки данных, работа с GPU и Sequential моделью
О курсе
Курс предлагает всестороннее погружение в разработку, отладку и эксперименты с нейросетевыми моделями на PyTorch. Вы начнёте с основ: установка, тензоры и базовые операции, и закончите созданием собственного фреймворка для организации экспериментов и тестирования гиперпараметров. Курс включает большое количество визуализаций, интерактивных заданий и практических примеров кода.
PyTorch
Освоив PyTorch, вы значительно расширите свои карьерные возможности в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Знание PyTorch особенно ценится в исследовательских лабораториях, стартапах и ИТ-компаниях, работающих с NLP, CV и генеративными моделями. Вы сможете претендовать на позиции ML-инженера, AI-исследователя, дата-сайентиста и других специалистов, занимающихся созданием и внедрением интеллектуальных систем.
Для кого этот курс
Начальные требования
-
Уверенное знание Python
-
Базовое понимание работы нейросетей и глубинного обучение на уровне курса Нейронные сети: Основы глубокого обучения с нуля. По промокоду TORCH скидка :)
-
Опыт работы с Jupyter или иной средой разработки на Python (pyCharm, VS etc.)
Наши преподаватели
Как проходит обучение
-
📄 Текстовые уроки
-
🧪 Квизы и интерактивные проверки понимания
-
💻 Примеры кода (всего более 1800 строк) с пояснениями
-
⚙️ Задания на код для отработки практики
Программа курса
Сертификат
Входит в 2 программы
Что вы получаете
- Навыки и знания, востребованные работодателями в сфере Data Science и AI
- Умение работать с тензорами и выполнять ключевые операции (reshape, squeeze, broadcasting и др.)
- Практические навыки создания нейронных сетей на Python с использованием PyTorch
- Практический опыт подготовки датасетов и использования DataLoader в PyTorch
- Навыки отладки кода и интеграции с TensorBoard для визуализации обучения
- Возможность создания собственного фреймворка для экспериментирования с гиперпараметрами
- Отработку теории на практике через код-проекты и задания
- Поддержку преподавателя
- Сертификат об успешном завершении курса
- Готовые проекты в портфолио на основе реальных задач в области глубокого обучения