In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Deep-Learning-Modelle mit Pytorch entwickeln. Der Kurs beginnt mit den Tensoren und dem Paket Automatische Differenzierung von Pytorch. Dann werden in jedem Abschnitt verschiedene Modelle behandelt, beginnend mit den Grundlagen wie der linearen Regression und der logistischen/Softmax-Regression. Danach folgen Feedforward Deep Neural Networks, die Rolle der verschiedenen Aktivierungsfunktionen, Normalisierung und Dropout-Schichten. Dann werden Convolutional Neural Networks und Transfer Learning behandelt. Schließlich werden verschiedene andere Deep Learning-Methoden behandelt.
Tiefe neuronale Netze mit PyTorch
Tiefe neuronale Netze mit PyTorch
Dieser Kurs ist Teil von IBM KI-Technik Professional Certificate
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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.4
(1,683 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 31 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
91%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
Was Sie lernen werden
Demonstrieren Sie Ihr Verständnis von Deep Learning-Algorithmen und implementieren Sie diese mit Pytorch.
Erklären und Anwenden von Kenntnissen über Deep Neural Networks und verwandte Methoden des maschinellen Lernens.
Beschreiben Sie, wie Sie Python-Bibliotheken wie PyTorch für Deep Learning-Anwendungen verwenden können.
Erstellen Sie tiefe neuronale Netze mit PyTorch.
Wichtige Details
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Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 10 Module
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Dozent
Lehrkraftbewertungen
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Geprüft am 29. Apr. 2020
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Geprüft am 1. Dez. 2022
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Geprüft am 26. Juli 2020
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