Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi ve Deep Learning geç popüler buzzwords haline geldi.

Bunun bir kısmı ChatGPT, Midjourney ve DALL-E gibi heyecan verici araçların gelişidir. AI’nın ne kadar güçlü ve yetenekli olduğu göz önüne alındığında, yazılım şirketleri gelecek için AI özellikli yazılım oluşturmalarına yardımcı olmak için yetenekli AI mühendisleri arıyor.

PyTorch, herhangi bir yetenektir Derin öğrenme Mühendisin özgeçmişlerinin bir parçası olması gerekir. Bu kurs sizi PyTorch’un ne olduğunu ve size en iyi öğrenme kaynaklarının yönünde işaret edecektir.

PisaTorch Nedir?

PisaTorch Python programlama dili ile kullanılan popüler bir makine öğrenme kütüphanesidir. PisaTorch, geliştiricilerin hızlı ve kolayca inşa etmesi ve tren makinesi öğrenme modellerini kolaylaştırır.

Meta tarafından Lua programlama dili için yapılan orijinal Torch kütüphanesine göre geliştirildi. PisaTorch kullanmak ve açık kaynak kullanmak için ücretsizdir. Sonuç olarak, geliştiriciler arasında derin öğrenme uygulamaları oluşturmak için popüler bir seçimdir.

Neden PyTorch kullanıyor?

• PisaTorch özgür ve açık kaynaktır, büyük bir topluluk destek için. Meta tarafından destekleniyor ve Linux Yazılım Vakfı altında.
• PisaTorch, arayüze benzer bir arayüze sahip olduğu kadar kullanımı kolaydır NumPy . Bu, NumPy’yi zaten biliyorsanız başlamak kolaylaşır.
• Hızlı. PisaTorch, Nvidia CUDA SDK’yı kullanarak bir GPU’da koşu operasyonları destekliyor.
• Büyük bir ekosisteme sahiptir. Popülerliği nedeniyle, PisaTorch size yardım etmeyi öğrenmek için çok sayıda kaynağa sahiptir. Bir sonraki bölümde, kullanmak için en iyilerin listesini göreceksiniz.

Online Dersler PyTorch

2023’te Deep Learning için PyTorch: Zero to Mastery

Bu Udemy kursu Bir Python geliştiricisi olmayı, 49 saatlik video içeriği ve 7 makale ile tam Deep Learning mühendisi olmayı amaçlamaktadır. Bu kurs muhtemelen işinizi hazır hale getirecek olan PyTorch’da bulacağınız en kapsamlı olanıdır.

Bir onorun ne olduğu ve bununla neler yapabileceğiniz gibi PyTorch’in temellerini kaplayarak başlayacaksınız. Daha sonra, sınıflama ve bilgisayar görme sorunları için inşaat ve eğitim modellerini inşa etmeden önce genel bina sinir ağ modellerini öğreneceksiniz.

Ayrıca Deep Learning mühendisi yapım sistemleri olarak yapacağınız özel veri setlerini nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Bu kurs size mevcut modellerden öğrenme gibi bazı üretim seviyesindeki görevleri de öğretecektir, farklı modellerin performansını karşılaştırır, araştırma kağıtlarından modeller okuyacak ve modellerinizi dağıtacaktır.

Bu dersin en fazlasını yapmak için zaten bilmeniz gerekir Python Python Bilmeden önce. Ayrıca, Makine Öğrenme bilgisi gerekli olmasa da önerilir.

Derin Öğrenmenin Derin Bir Anlayışı

Bu Deep Learning course Udemy tarafından son derece kabul edilir ve kayıtlıdır. Bu kısmendir çünkü daha az önkoşul vardır. Bunun yerine, PisaTorch’u anlamanız ve çizil öğrenmeniz gereken her şeyi öğreteceksiniz.

Bu kurs size derin öğrenme konusunda yüksek seviyeli bir genel bakış vererek başlar ve yapay sinir ağları kullanarak biyolojideki kavramlardan nasıl ödünç alır. Ek ayrıntılara girmeden önce, vektörler, matrisler ve çok değişkenli hesaplayıcılar gibi derin öğrenmeyi ve destekleyen matematiği öğreteceksiniz.

Sizi daha da hazırlamak için, Python’u öğrenecek ve Numpy . Bu kurs aynı zamanda çalışacağın farklı ağ türlerini de kapsar. Bunlar Convolutional Neural Networks, Generative Adversarial Networks, Recurrent Neural Networks ve Feed-Forward Networks içerir.

Bunları PyTorch’da nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz. Daha önce de belirtildiği gibi, bu kurs başlamadan önce bilgi gerektirmez.

PyTorch: Derin Öğrenme ve Yapay Zeka

PyTorch: Derin Öğrenme ve Yapay Zeka Size Derin Öğrenmeyi geniş bir şekilde öğretecektir, PisaTorch’a özel bir vurgu ile. Öğreneceğiniz birçok şey, PisaTorch bağlamında olacaktır.

Ders sizi regresyon, lineer sınıflandırma gibi makine öğreniminin temellerine tanıtarak başlar ve öğrenmek için bir model için ne anlama gelir. Daha sonra Feed-read Neural Networks, Convolutional Neural Networks ve Recurrent Neural Networks gibi popüler ağ mimarilerini öğreneceksiniz.

Ayrıca, nasıl inşa edileceğini öğreneceksiniz Doğal Dil İşleme ve Tavsiye sistemleri. Ayrıca Bilgisayar Vizyonunu, Generative Adversarial ağlarını ve Donma öğrenmelerini öğreneceksiniz. Bu kursu başlamadan önce, Python ve Numpy’yi zaten bilmelisiniz. Ayrıca, türevler ve olasılık bilmeniz önerilir.

PyTorch Fundamentals

Bu PyTorch elbette Microsoft Learn tarafından sunulan, size PyTorch öğretmek için bir interaktif öğreticidir. Her çizginin ne yaptığını anladığınızdan emin olmak için düzenleyebilir ve çalıştırabileceğiniz kod örnekleri içerir.

PisaTorch’in temellerini, Tensors konseptinden, onları nasıl yaratmak ve neden PisaTorch’da yararlı olduklarını kapsar. Bir uygulama yapmayı öğreneceksiniz makine öğrenme modeli Ve onu eğitin.

Daha sonra, Bilgisayar Vizyonu, Doğal Dil İşleme ve Ses sınıflandırma uygulamaları inşa etmeden önce tam model oluşturma sürecini öğreneceksiniz. Python bilgisi, Jupyter Defterleri Ve temel makine öğrenimi bu dersin tek gereksinimleridir. Bu kursun en iyi kısmı ücretsizdir ve Microsoft’tan buluttaki egzersizlerinizi çalıştırmak için ücretsiz hesap gücü alırsınız.

Deep Learning with PisaTorch

Bu Datacamp course Derin öğrenmedeki en anlaşılabilir ve iyi hazırlanmış derslerden biridir. Uygulamanıza ve sağlam kavramlara yardımcı olmak için kavramsal ve interaktif egzersizler tanıtmak için videolardan oluşur.

Elbette sizi PyTorch’a Numpy’ye kıyasla ve aksine tanıtmaya başlar. Sonuç olarak, Numpy ile aşinalık yardımcı olur ve Python bilgisi gereklidir.

Ders daha sonra Yapay Neural Ağlar oluşturmak için PyTorch’ı nasıl kullanacağınızı öğretir. Ayrıca Convolutional Neural Networks nasıl inşa edileceğini ve kullanmayı öğreneceksiniz. Python’u tanımanın yanı sıra, Python ile Süpervised öğrenmeyi de bilmelisiniz.

Kitaplar PisaTorch

Fastai ve PyTorch ile Kodcular için Derin Öğrenme

Bu kitap, daha erişilebilir hale getirerek Deep Learning’i basitleştirmeyi amaçlamaktadır. Makine öğreniminin Python bilgisi ve küçük matematik ile herkes için erişilebilir ve anlaşılabilir olabileceğini gösteriyor. Bu, hızlıai ile elde edilir, ortak makine öğrenme görevleri için yüksek seviyeli bileşenler sağlayarak makine öğrenimi kolaylaştıran bir kütüphane.

Kitap size bilgisayar vizyonu, doğal dil işleme ve tabular verilerinde görevler için modelleri nasıl eğiteceğinizi öğretir. Ayrıca, nasıl çalıştıklarını öğrenerek derin öğrenme modellerinin hızını ve performansını nasıl geliştireceğinizi öğreneceksiniz. Kitap Python’u kapsamaz, bu yüzden önceden bilmeniz gerekir.

PyTorch Pocket Referans

Bu kitap, PisaTorch’u öğrenmek için bir koncise referansı olarak hizmet eder. Makine öğrenme mühendisleri, araştırmacılar ve tüm beceri ve deneyim seviyelerinin tüm bilgisayar geliştiricileri için PisaTorch kütüphanesinde faydalı bilgiler bulmak anlamına geliyor.

Eğitiminizi optimize etmek için temel PyTorch sözlüğünden her şeyi kapsar. Modeller nasıl oluşturacağınızı öğreneceksiniz, onları hız geliştirmek için bir GPU veya BTC üzerinde çalışacak ve onları AWS, Google Cloud veya Microsoft Azure kullanarak üretime dağıtacaksınız.

Programlama PyTorch For Deep Learning

Deep Learning için programlama PyTorch, size PyTorch’ı çizen bir kitaptır. Bu kitabı takip ederek, bulut gelişimi için PyTorch nasıl kurulacağını ve ses, metin ve görüntüler için modeller oluşturmak için derin öğrenme kavramlarını nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz.

Doğal Dil sınıflandırıcıları Wikipedia’ya göre inşa edeceksiniz ve ses verilerini sınıflandırmak için tok ses kullanın. Ayrıca Docker kullanarak üretim için modelleri nasıl dağıtacağınızı öğreneceksiniz.

Sonuç Sonuç Sonuç

Bu makalede, PyTorch’un ne olduğunu tartıştık, neden bu kadar harika ve öğrenmek için en iyi kaynaklar. PyTorch inanılmaz derecede kullanışlı bir kütüphanedir, bir tane olarak bilmek Makine öğrenme mühendisi . Bununla birlikte, bilgisayar vizyonundan doğal dil işlemeye kadar uzanan güçlü akıllı sistemler oluşturabilirsiniz. Umarım bu makale sizi PyTorch’a tanıtmaya yardımcı oldu.