Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning sind zu beliebten Bozzwords von spät.

Ein Teil des Grunds ist das Aufkommen spannender Tools wie ChatGPT, Midjourney und DALL-E, die von Artificial Intelligence betrieben werden. Angesichts der Tatsache, wie leistungsstark und leistungsfähigen KI ist, suchen Softwareunternehmen qualifizierte KI-Ingenieure, um ihnen zu helfen, KI-fähige Software für die Zukunft zu bauen.

PyTorch ist eine Fähigkeit, die jeder tiefes Lernen Ingenieur sollte als Teil ihres Lebenslaufs haben. Dieser Kurs führt Sie ein, was PyTorch ist und zeigt Sie in Richtung der besten Lernressourcen.

Was ist PyTorch?

PyTorch ist eine beliebte maschinelle Lernbibliothek, die mit der Programmiersprache Python verwendet wird. PyTorch macht es für Entwickler leicht, Maschinenlernmodelle schnell und einfach zu bauen und zu trainieren.

Es wurde von Meta auf Basis der Original-Fackelbibliothek für die Lua Programmiersprache entwickelt. PyTorch ist frei zu verwenden und Open-Source. Als Ergebnis ist es eine beliebte Wahl bei Entwicklern, tiefe Lernanwendungen zu erstellen.

Warum PyTorch verwenden?

• PyTorch ist frei und offen, mit einer großen Gemeinschaft zu unterstützen. Es wird von Meta unterstützt und ist unter der Linux Foundation of software.
• PyTorch ist einfach zu bedienen, da es eine Schnittstelle ähnlich wie NumP . Dies macht es einfach, zu starten, wenn Sie bereits NumPy kennen.
• Es ist schnell. Mit dem Nvidia CUDA SDK unterstützt PyTorch den laufenden Betrieb auf einer GPU.
• Es hat ein großes Ökosystem. Aufgrund seiner Popularität hat PyTorch eine große Anzahl von Ressourcen, um zu lernen, Ihnen zu helfen. Im nächsten Abschnitt sehen Sie unsere Liste der besten zu verwenden.

Online Kurse auf PyTorch

PyTorch für Deep Learning im Jahr 2023: Zero to Mastery

Dieser Udemy-Kurs zielt darauf ab, Sie von einem Python-Entwickler zu einem vollen Deep Learning Engineer mit 49 Stunden Videoinhalt und 7 Artikeln zu nehmen. Dieser Kurs ist wahrscheinlich der umfassendste, den Sie auf PyTorch finden werden, der Ihnen Arbeit bereit macht.

Sie werden beginnen, indem Sie die Grundlagen von PyTorch abdecken, wie das, was ein Tensor ist und was Sie damit erreichen können. Anschließend lernen Sie den allgemeinen Workflow von neuronalen Netzwerkmodellen in Pytorch vor Bau- und Trainingsmodellen für Klassifizierungs- und Computervisionsprobleme.

Sie lernen auch, wie Sie benutzerdefinierte Datensätze verwenden, die Sie als Deep Learning Engineer Building Produktionssysteme tun werden. Dieser Kurs wird Ihnen auch einige produktionsbasierte Aufgaben wie das Übertragen von Lernen aus bestehenden Modellen beibringen, die Performance, das Lesen und die Implementierung von Modellen aus Forschungsarbeiten vergleichen und Ihre Modelle einsetzen.

Um das Beste aus diesem Kurs zu machen, müssen Sie bereits wissen, Python vor dem Kommen. Darüber hinaus wird Machine Learning Wissen empfohlen, obwohl nicht erforderlich.

Ein tiefes Verständnis von Deep Learning

Dieser Deep Learning Kurs von Udemy ist hoch bewertet und eingeschrieben. Dies ist zum Teil, weil es weniger Voraussetzungen hat. Stattdessen werden Sie alles gelehrt, was Sie brauchen, um PyTorch und tiefes Lernen von Grund auf zu verstehen.

Dieser Kurs beginnt, indem Sie einen hochrangigen Überblick über das tiefe Lernen geben und wie es sich aus Konzepten in der Biologie durch die Nutzung künstlicher neuronaler Netzwerke borgt. Bevor Sie in weiteres Detail gehen, werden Sie die Mathematik unterrichtet, die tiefes Lernen stützt, wie Vektoren, Matrizen und multivariablen Kalkül.

Um Sie weiter vorzubereiten, lernen Python und Numpy . Dieser Kurs umfasst auch die verschiedenen Arten von Netzwerken, mit denen Sie arbeiten. Dazu gehören Convolutional Neural Networks, Generative Adversarial Networks, Recurrent Neural Networks und Feed-Forward Networks.

Sie werden lernen, wie Sie diese in PyTorch implementieren. Wie bereits erwähnt, erfordert dieser Kurs vor Beginn keine Vorkenntnisse.

PyTorch: Deep Learning und Künstliche Intelligenz

PyTorch: Deep Learning und Künstliche Intelligenz wird Ihnen Deep Learning umfassend beibringen, mit einem besonderen Schwerpunkt auf PyTorch. Vieles, was Sie lernen werden, wird im Kontext von PyTorch sein.

Der Kurs beginnt mit der Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens, wie Regression, lineare Klassifikation und was es für ein Modell zu lernen bedeutet. Sie lernen dann beliebte Netzwerkarchitekturen wie Feed-forward Neural Networks, Convolutional Neural Networks und Recurrent Neural Networks.

Zusätzlich erfahren Sie, wie man baut Natürliche Sprachverarbeitung und Empfehlersysteme. Sie lernen auch Computer Vision, Generative Adversarial-Netzwerke und Verstärktes Lernen. Bevor Sie diesen Kurs beginnen, sollten Sie bereits Python und Numpy kennen. Es wird auch empfohlen, dass Sie Derivate und Wahrscheinlichkeit kennen.

PyTorch Grundlagen

Das PyTorch Kurs , angeboten von Microsoft Learn, ist ein interaktives Tutorial geschrieben im Notebook-Stil, um Ihnen PyTorch zu lehren. Es enthält Codebeispiele, die Sie bearbeiten und ausführen können, um sicherzustellen, dass Sie verstehen, was jede Zeile tut.

Es umfasst die Grundlagen von PyTorch, vom Konzept der Tensors, wie sie zu schaffen, und warum sie nützlich in PyTorch sind. Sie werden lernen, eine Maschinenlernmodell und trainieren.

Anschließend lernen Sie den gesamten Modellbauprozess, bevor Sie sich auf den Aufbau von Computer Vision, Natural Language Processing und Audio-Klassifikationsanwendungen spezialisiert haben. Wissen über Python, Jupyter Notebooks , und grundlegende maschinelles Lernen sind die einzigen Anforderungen dieses Kurses. Der beste Teil dieses Kurses ist es kostenlos, und Sie erhalten kostenlose Rechenleistung, um Ihre Übungen in der Cloud von Microsoft auszuführen.

Deep Learning mit PyTorch

Das Datencamp Kurs ist einer der verständlichsten und gut gemachten Kurse für tiefes Lernen. Es besteht aus Videos, um Konzepte intuitiv und interaktive Übungen einzuführen, um Ihnen zu helfen, Konzepte zu praktizieren und zu verfestigen.

Der Kurs beginnt, indem Sie mit PyTorch einführen, indem Sie ihn mit Numpy vergleichen und kontrastieren. Dadurch hilft die Vertrautheit mit Numpy und das Wissen von Python ist erforderlich.

Der Kurs lehrt dann, wie man PyTorch verwendet, um künstliche neuronale Netzwerke zu bauen. Sie lernen auch, wie Sie Convolutional Neural Networks bauen und verwenden. Neben dem Kennen von Python, sollten Sie auch wissen, Supervised Lernen mit Python.

Bücher auf PyTorch

Deep Learning für Kodierer mit Fastai und PyTorch

Dieses Buch zielt darauf ab, Deep Learning zu vereinfachen, indem es zugänglicher wird. Es zeigt, dass maschinelles Lernen für jeden mit Python Wissen und wenig Mathematik zugänglich und verständlich sein kann. Dies wird mit Fastai erreicht, einer Bibliothek, die das maschinelle Lernen vereinfacht, indem hochrangige Komponenten für gemeinsame maschinelle Lernaufgaben bereitgestellt werden.

Das Buch vermittelt Ihnen, wie Sie Modelle für Aufgaben in der Computervision, der natürlichen Sprachverarbeitung und tabellarischen Daten trainieren können. Sie lernen auch, wie Sie die Geschwindigkeit und Leistung von Deep Learning-Modellen verbessern, indem Sie lernen, wie sie funktionieren. Das Buch deckt Python nicht ab, so dass Sie es vorher wissen müssen.

PyTorch Pocket Referenz

Dieses Buch dient als prägnanter Bezug zum Lernen von PyTorch. Es ist für Ingenieure, Forscher und Software-Entwickler aller Fähigkeiten und Erfahrungsstufen gedacht, um hilfreiche Informationen über die PyTorch-Bibliothek zu finden.

Es deckt alles von der grundlegenden PyTorch Syntax ab, um Ihr Training zu optimieren. Sie lernen, wie Sie Modelle erstellen, sie auf einer GPU oder TPU ausführen, um die Geschwindigkeit zu verbessern und sie mit AWS, Google Cloud oder Microsoft Azure in die Produktion zu bringen.

Programmierung PyTorch für Deep Learning

Programmierung PyTorch für Deep Learning ist ein Buch, das Sie PyTorch von Grund auf lehrt. Mit diesem Buch erfahren Sie, wie Sie PyTorch für die Cloud-Entwicklung einrichten und wie Sie tiefe Lernkonzepte anwenden, um Modelle für Sound, Text und Bilder zu erstellen.

Sie bauen Natural Language Klassifikatoren auf Basis von Wikipedia und verwenden Brenner-Audio, um Audiodaten zu klassifizieren. Sie lernen auch, wie man Modelle zur Produktion mit Docker bereitstellt.

Schlussfolgerung

In diesem Artikel diskutierten wir, was PyTorch ist, warum es so groß ist, und die besten Ressourcen zu lernen. PyTorch ist eine unglaublich nützliche Bibliothek als eine Maschinenbau . Damit können Sie leistungsstarke intelligente Systeme bauen, die von der Computervision bis zur natürlichen Sprachverarbeitung reichen. Wir hoffen, dass dieser Artikel Ihnen bei der Einführung in PyTorch geholfen hat.