8 meilleurs cours et livres pour maîtriser PyTorch en 2 mois

L’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond sont devenus des mots à la mode ces derniers temps.

Cela s’explique en partie par l’avènement d’outils passionnants tels que ChatGPT, Midjourney et DALL-E, qui sont alimentés par l’intelligence artificielle. Compte tenu de la puissance et des capacités de l’IA, les éditeurs de logiciels sont à la recherche d’ingénieurs en IA compétents pour les aider à créer des logiciels compatibles avec l’IA pour l’avenir.

PyTorch est une compétence que tout ingénieur en apprentissage profond devrait avoir dans son CV. Ce cours vous présentera PyTorch et vous indiquera les meilleures ressources d’apprentissage.

Qu’est-ce que PyTorch ?

PyTorch est une bibliothèque d’apprentissage automatique populaire utilisée avec le langage de programmation Python. PyTorch permet aux développeurs de construire et d’entraîner rapidement et facilement des modèles d’apprentissage automatique.

Elle a été développée par Meta sur la base de la bibliothèque Torch originale conçue pour le langage de programmation Lua. PyTorch est gratuit et open-source. Il s’agit donc d’un choix populaire parmi les développeurs pour créer des applications d’apprentissage profond.

Pourquoi utiliser PyTorch ?

• PyTorch est gratuit et open-source, et bénéficie du soutien d’une large communauté. Il est soutenu par Meta et relève de la Fondation Linux.
• PyTorch est facile à utiliser car son interface est similaire à celle de NumPy. Il est donc facile de commencer si vous connaissez déjà NumPy.
• Il est rapide. PyTorch prend en charge l’exécution d’opérations sur un GPU en utilisant le SDK CUDA de Nvidia.
• Il dispose d’un large écosystème. En raison de sa popularité, PyTorch dispose d’un grand nombre de ressources à utiliser pour apprendre à vous aider. Dans la section suivante, vous trouverez notre liste des meilleures ressources à utiliser.

Cours en ligne sur PyTorch

PyTorch pour l’apprentissage profond en 2023 : De zéro à la maîtrise

Ce cours Udemy vise à vous faire passer du statut de développeur Python à celui d’ingénieur en Deep Learning avec 49 heures de contenu vidéo et 7 articles. Ce cours est probablement le plus complet que vous trouverez sur PyTorch qui vous rendra prêt à travailler.

Vous commencerez par couvrir les bases de PyTorch, comme ce qu’est un tenseur et ce que vous pouvez réaliser avec lui. Ensuite, vous apprendrez le processus général de construction de modèles de réseaux neuronaux dans PyTorch avant de construire et d’entraîner des modèles pour les problèmes de classification et de vision par ordinateur.

Vous apprendrez également à utiliser des ensembles de données personnalisés, ce que vous ferez en tant qu’ingénieur en apprentissage profond construisant des systèmes de production. Ce cours vous enseignera également certaines tâches de production telles que le transfert de l’apprentissage à partir de modèles existants, la comparaison des performances de différents modèles, la lecture et l’implémentation de modèles à partir d’articles de recherche, et le déploiement de vos modèles.

Pour tirer le meilleur parti de ce cours, vous devez déjà connaître Python avant de commencer. De plus, des connaissances en Machine Learning sont recommandées, mais pas obligatoires.

Une compréhension approfondie de l’apprentissage profond

Ce cours sur l’apprentissage profond proposé par Udemy est très bien noté et très apprécié. Cela s’explique en partie par le fait qu’il comporte moins de conditions préalables. Au lieu de cela, vous apprendrez tout ce dont vous avez besoin pour comprendre PyTorch et l’apprentissage profond à partir de zéro.

Ce cours commence par vous donner un aperçu de haut niveau de l’apprentissage profond et de la façon dont il emprunte des concepts à la biologie en utilisant des réseaux neuronaux artificiels. Avant d’entrer dans les détails, vous apprendrez les mathématiques qui sous-tendent et soutiennent l’apprentissage profond, telles que les vecteurs, les matrices et le calcul multivariable.

Pour vous préparer davantage, vous apprendrez Python et Numpy. Ce cours couvre également les différents types de réseaux avec lesquels vous travaillerez. Il s’agit notamment des réseaux neuronaux convolutifs, des réseaux adversaires génératifs, des réseaux neuronaux récurrents et des réseaux Feed-Forward.

Vous apprendrez à les mettre en œuvre dans PyTorch. Comme indiqué précédemment, ce cours ne nécessite aucune connaissance préalable.

PyTorch : Apprentissage profond et intelligence artificielle

PyTorch : Deep Learning and Artificial Intelligence vous enseignera l’apprentissage profond de manière générale, en mettant l’accent sur PyTorch. Une grande partie de ce que vous apprendrez se fera dans le contexte de PyTorch.

Le cours commence par vous présenter les bases de l’apprentissage automatique, telles que la régression, la classification linéaire et ce que signifie l’apprentissage d’un modèle. Vous apprendrez ensuite les architectures de réseau les plus répandues, telles que les réseaux neuronaux feed-forward, les réseaux neuronaux convolutifs et les réseaux neuronaux récurrents.

En outre, vous apprendrez à construire des systèmes de traitement du langage naturel et de recommandation. Vous apprendrez également la vision artificielle, les réseaux adversoriels génératifs et l’apprentissage par renforcement. Avant de commencer ce cours, vous devez déjà connaître Python et Numpy. Il est également recommandé de connaître les dérivés et les probabilités.

Principes de base de PyTorch

Ce cours PyTorch, proposé par Microsoft Learn, est un tutoriel interactif écrit dans le style Notebook pour vous enseigner PyTorch. Il inclut des exemples de code que vous pouvez modifier et exécuter pour vous assurer que vous comprenez ce que fait chaque ligne.

Il couvre les bases de PyTorch, depuis le concept des tenseurs, comment les créer, et pourquoi ils sont utiles dans PyTorch. Vous apprendrez à implémenter un modèle d’apprentissage automatique et à l’entraîner.

Ensuite, vous apprendrez le processus complet de construction de modèles avant de vous spécialiser dans la construction d’applications de vision artificielle, de traitement du langage naturel et de classification audio. La connaissance de Python, des carnets Jupyter et de l’apprentissage automatique de base sont les seules exigences de ce cours. L’avantage de ce cours est qu’il est gratuit et que vous bénéficiez gratuitement de la puissance de calcul de Microsoft pour exécuter vos exercices dans le nuage.

Apprentissage profond avec PyTorch

Ce cours Datacamp est l’un des cours les plus compréhensibles et les mieux conçus sur l’apprentissage profond. Il se compose de vidéos qui présentent les concepts de manière intuitive et d’exercices interactifs qui vous aident à les mettre en pratique et à les consolider.

Le cours commence par vous présenter PyTorch en le comparant à Numpy. Par conséquent, une familiarité avec Numpy est utile, et une connaissance de Python est nécessaire.

Le cours vous apprend ensuite à utiliser PyTorch pour construire des réseaux neuronaux artificiels. Vous apprendrez également à construire et à utiliser des réseaux neuronaux convolutifs. En plus de connaître Python, vous devriez également connaître l’apprentissage supervisé avec Python.

Livres sur PyTorch

Apprentissage profond pour les codeurs avec Fastai et PyTorch

Ce livre vise à simplifier l’apprentissage profond en le rendant plus accessible. Il démontre que l’apprentissage automatique peut être accessible et compréhensible pour toute personne ayant des connaissances en Python et un peu de mathématiques. Cet objectif est atteint grâce à Fastai, une bibliothèque qui simplifie l’apprentissage automatique en fournissant des composants de haut niveau pour les tâches courantes d’apprentissage automatique.

Ce livre vous apprend à former des modèles pour des tâches de vision artificielle, de traitement du langage naturel et de données tabulaires. Vous apprendrez également à améliorer la vitesse et les performances des modèles d’apprentissage profond en découvrant leur fonctionnement. Le livre ne couvre pas Python, vous devrez donc le connaître au préalable.

PyTorch Pocket Reference

Ce livre est une référence concise pour l’apprentissage de PyTorch. Il est destiné aux ingénieurs en apprentissage automatique, aux chercheurs et aux développeurs de logiciels, quel que soit leur niveau de compétence et d’expérience, afin qu’ils puissent trouver des informations utiles sur la bibliothèque PyTorch.

Il couvre tout, de la syntaxe de base de PyTorch à l’optimisation de votre formation. Vous apprendrez à créer des modèles, à les exécuter sur un GPU ou un TPU pour améliorer la vitesse et à les déployer en production sur AWS, Google Cloud ou Microsoft Azure.

Programmation de PyTorch pour le Deep Learning

Programming PyTorch for Deep Learning est un livre qui couvre l’apprentissage de PyTorch à partir de zéro. En suivant ce livre, vous apprendrez à configurer PyTorch pour le développement en nuage et à appliquer les concepts d’apprentissage profond pour construire des modèles pour le son, le texte et les images.

Vous construirez des classificateurs de langage naturel basés sur Wikipédia et utiliserez torch audio pour classifier des données audio. Vous apprendrez également à déployer des modèles en production à l’aide de Docker.

Conclusion

Dans cet article, nous avons discuté de ce qu’est PyTorch, des raisons pour lesquelles il est si génial, et des meilleures ressources à utiliser pour apprendre. PyTorch est une bibliothèque incroyablement utile à connaître en tant qu’ingénieur en apprentissage automatique. Grâce à elle, vous pouvez construire de puissants systèmes intelligents qui vont de la vision artificielle au traitement du langage naturel. Nous espérons que cet article vous a permis de découvrir PyTorch.