Die 8 besten Kurse und Bücher, um PyTorch in 2 Monaten zu meistern

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning sind zu beliebten Schlagworten von l gewordenate.

Ein Grund dafür ist das Aufkommen aufregender Tools wie ChatGPT, Midjourneyund DALL-E, die auf künstlicher Intelligenz basieren. Angesichts der Leistungsfähigkeit und Leistungsfähigkeit von KI suchen Softwareunternehmen nach qualifizierten KI-Ingenieuren, die sie bei der Entwicklung KI-fähiger Software für die Zukunft unterstützen.

PyTorch ist eine Fähigkeit, die jeder tiefe Lernen Ingenieur sollte Teil ihres Lebenslaufs sein. Dieser Kurs stellt Ihnen vor, was PyTorch ist, und zeigt Ihnen die besten Lernressourcen auf.

Was ist PyTorch?

PyTorch ist eine beliebte Bibliothek für maschinelles Lernen, die mit der Programmiersprache Python verwendet wird. PyTorch erleichtert Entwicklern das schnelle und einfache Erstellen und Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen.

Es wurde von Meta basierend auf der ursprünglichen Torch-Bibliothek für die Programmiersprache Lua entwickelt. PyTorch ist kostenlos und Open Source. Daher ist es eine beliebte Wahl unter Entwicklern, um Deep-Learning-Anwendungen zu erstellen.

Warum PyTorch verwenden?

• PyTorch ist kostenlos und Open Source und wird von einer großen Community unterstützt. Es wird von Meta unterstützt und steht unter der Linux Foundation of Software.
• PyTorch ist einfach zu bedienen, da es eine ähnliche Schnittstelle wie hat NumPy. Dies erleichtert den Einstieg, wenn Sie NumPy bereits kennen.
• Es ist schnell. PyTorch unterstützt das Ausführen von Vorgängen auf einer GPU mithilfe des Nvidia CUDA SDK.
• Es hat eine große ecosSystem. Aufgrund seiner Beliebtheit verfügt PyTorch über eine große Anzahl von Ressourcen, die Sie nutzen können, um Ihnen zu helfen. Im nächsten Abschnitt sehen Sie unsere Liste der besten, die Sie verwenden können.

Online-Kurse auf PyTorch

PyTorch für Deep Learning im Jahr 2023: Zero zur Meisterschaft

Dieser Udemy-Kurs zielt darauf ab, Sie vom Python-Entwickler zum vollwertigen Deep-Learning-Ingenieur zu machen, mit 49 Stunden Videoinhalt und 7 Artikeln. Dieser Kurs ist wahrscheinlich der umfassendste, den Sie auf PyTorch finden werden und der Sie auf den Job vorbereitet.

Sie beginnen damit, die Grundlagen von PyTorch zu behandeln, z. B. was ein Tensor ist und was Sie damit erreichen können. Anschließend lernen Sie den allgemeinen Arbeitsablauf zum Erstellen neuronaler Netzwerkmodelle in Pytorch kennen, bevor Sie Modelle für Klassifizierungs- und Computer-Vision-Probleme erstellen und trainieren.

Sie lernen auch, wie Sie benutzerdefinierte Datensätze verwenden, die Sie als Deep Learning Engineer erstellen, der Produktionssysteme erstellt. In diesem Kurs lernen Sie auch einige Aufgaben auf Produktionsebene kennen, z. B. das Übertragen von Erkenntnissen aus vorhandenen Modellen, das Vergleichen der Leistung verschiedener Modelle, das Lesen und Implementieren von Modellen aus Forschungsarbeiten und das Bereitstellen Ihrer Modelle.

Um das Beste aus diesem Kurs herauszuholen, müssen Sie es bereits wissen Python vor Beginn. Darüber hinaus werden Kenntnisse im maschinellen Lernen empfohlen, sind jedoch nicht erforderlich.

Ein tiefes Verständnisanding von Deep Learning

Dieser Deep-Learning-Kurs von Udemy ist sehr beliebtated und eingeschrieben. Dies liegt zum Teil daran, dass es weniger Voraussetzungen gibt. Stattdessen wird Ihnen alles beigebracht, was Sie brauchen, um PyTorch und Deep Learning von Grund auf zu verstehen.

Dieser Kurs gibt Ihnen zunächst einen allgemeinen Überblick über Deep Learning und seine Funktionsweiserows aus Konzepten der Biologie durch den Einsatz künstlicher neuronaler Netze. Bevor wir weiter ins Detail gehen, lernen Sie die Mathematik kennen, die dem Deep Learning zugrunde liegt und es unterstützt, wie z. B. Vektoren, Matrizen und Multivariablenrechnung.

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

Sie lernen, wie Sie diese in PyTorch implementieren. Wie bereits erwähnt, sind für diesen Kurs keine Vorkenntnisse erforderlich.

PyTorch: Deep Learning und künstliche Intelligenz

PyTorch: Deep Learning und Künstliche Intelligenz vermitteln Ihnen Deep Learning im Allgemeinen, mit besonderem Schwerpunkt auf PyTorch. Vieles von dem, was Sie lernen werden, wird sich auf PyTorch beziehen.

Der Kurs beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens wie Regression, lineare Klassifikation und was es bedeutet, dass ein Modell lernt. Anschließend lernen Sie gängige Netzwerkarchitekturen wie Feed-Forward Neural Networks, Convolutional Neural Networks und Recurrent Neural Networks kennen.

Außerdem lernen Sie, wie man baut Natürliche Sprache ProcessIng. und Recommender-Systeme. Sie lernen auch Computer Vision, Generative Adversarial Networks und Reinforcement Learning. Bevor Sie mit diesem Kurs beginnen, sollten Sie Python und Numpy bereits kennen. Es wird auch empfohlen, Ableitungen und Wahrscheinlichkeiten zu kennen.

PyTorch-Grundlagen

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

Es behandelt die Grundlagen von PyTorch, vom Konzept der Tensoren bis hin zur Erstellungate sie und warum sie in PyTorch nützlich sind. Sie lernen, a umzusetzen maschinelles Lernmodell und trainiere es.

Anschließend erlernen Sie den kompletten Modellbau process bevor er sich auf den Aufbau von Computer Vision und natürlicher Sprache spezialisierte Processing- und Audioklassifizierungsanwendungen. Kenntnisse in Python, Jupyter-Notizbücherund grundlegendes maschinelles Lernen sind die einzigen Voraussetzungen für diesen Kurs. Das Beste an diesem Kurs ist, dass er kostenlos ist und Sie von Microsoft kostenlose Rechenleistung erhalten, um Ihre Übungen in der Cloud auszuführen.

Deep Learning mit PyTorch

Dieser Datacamp-Kurs ist einer der verständlichsten und am besten gemachten Kurse zum Thema Deep Learning. Es besteht aus Videos zur intuitiven Einführung von Konzepten und interaktiven Übungen, die Ihnen beim Üben und Festigen von Konzepten helfen.

Der Kurs beginnt mit einer Einführung in PyTorch, indem es mit Numpy verglichen und gegenübergestellt wird. Daher ist eine Vertrautheit mit Numpy hilfreich, und Kenntnisse in Python sind erforderlich.

Der Kurs lehrt Sie dann, wie Sie mit PyTorch künstliche neuronale Netze aufbauen. Sie lernen auch, wie Sie Convolutional Neural Networks aufbauen und verwenden. Neben Python-Kenntnissen sollten Sie auch überwachtes Lernen mit Python kennen.

Bücher über PyTorch

Deep Learning für Coders mit Fastai und PyTorch

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	Deep Learning für Coders mit Fastai und PyTorch: KI-Anwendungen ohne Doktortitel		$36.56	Bei Amazon kaufen

Dieses Buch zielt darauf ab, Deep Learning zu vereinfachen, indem es zugänglicher gemacht wird. Es zeigtateDer Grund dafür ist, dass maschinelles Lernen für jeden mit Python-Kenntnissen und wenig Mathematik zugänglich und verständlich sein kann. Dies wird mit Fastai erreicht, einer Bibliothek, die maschinelles Lernen vereinfacht, indem sie High-Level-Komponenten für häufige maschinelle Lernaufgaben bereitstellt.

Das Buch zeigt Ihnen, wie Sie Modelle für Aufgaben in Computer Vision und natürlicher Sprache trainieren processing und tabellarische Daten. Sie erfahren außerdem, wie Sie die Geschwindigkeit und Leistung von Deep-Learning-Modellen verbessern können, indem Sie lernen, wie sie funktionieren. Das Buch behandelt Python nicht, daher müssen Sie es vorher kennen.

PyTorch Pocket-Referenz

Dieses Buch dient als kurze Referenz zum Erlernen von PyTorch. Es richtet sich an Ingenieure, Forscher und Softwareentwickler für maschinelles Lernen aller Qualifikations- und Erfahrungsstufen, um hilfreiche Informationen in der PyTorch-Bibliothek zu finden.

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Es deckt alles ab, von der grundlegenden PyTorch-Syntax bis hin zur Optimierung Ihres Trainings. Sie werden lernen, wie man Creation machtate Modelle, führen Sie sie auf einer GPU oder TPU aus, um die Geschwindigkeit zu verbessern, und stellen Sie sie mithilfe von AWS in der Produktion bereit. Google Cloud, oder Microsoft Azure.

Programmierung von PyTorch für Deep Learning

Programmieren von PyTorch für Deep Learning ist ein Buch, das Ihnen PyTorch von Grund auf beibringt. Wenn Sie diesem Buch folgen, lernen Sie, wie Sie PyTorch für die Cloud-Entwicklung einrichten und wie Sie Deep-Learning-Konzepte anwenden, um Modelle für Ton, Text und Bilder zu erstellen.

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Sie erstellen Klassifikatoren für natürliche Sprache basierend auf Wikipedia und verwenden Torch-Audio, um Audiodaten zu klassifizieren. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Modelle mit Docker in der Produktion bereitstellen.

Schlussfolgerung

In diesem Artikel haben wir besprochen, was PyTorch ist, warum es so großartig ist und welche Ressourcen zum Lernen am besten geeignet sind. PyTorch ist eine unglaublich nützliche Bibliothek, die man als Ingenieur für maschinelles Lernen. Damit können Sie leistungsstarke intelligente Systeme aufbauen, die von Computer Vision bis hin zu natürlicher Sprache reichen processing. Wir hoffen, dass dieser Artikel Ihnen dabei geholfen hat, PyTorch kennenzulernen.