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Spezialisierung „PyTorch Ultimate 2024 - From Basics to Cutting-Edge“

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Spezialisierung „PyTorch Ultimate 2024 - From Basics to Cutting-Edge“

Master Deep Learning with PyTorch.

Master deep learning with PyTorch, covering Regression, CNNs, GANs, NLP, and more.

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Packt - Course Instructors

Dozent: Packt - Course Instructors

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aus 105 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
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Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche

Was Sie lernen werden

  • Identify and describe the fundamental concepts of PyTorch, machine learning, and deep learning, including neural networks.

  • Implement PyTorch models for tasks such as classification and regression, incorporating principles of deep learning.

  • Evaluate and optimize model performance using metrics and techniques for underfitting, overfitting, and hyperparameter tuning.

  • Develop advanced AI applications using GANs, CNNs, and RNNs, and deploy models effectively.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Natural Language Processing
  • Kategorie: Dimensionality Reduction
  • Kategorie: Graph Theory
  • Kategorie: Model Training
  • Kategorie: Convolutional Neural Networks
  • Kategorie: Transfer Learning
  • Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Network Model
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: Generative Model Architectures
  • Kategorie: Model Optimization
  • Kategorie: Artificial Neural Networks

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Generative Adversarial Networks (GANs)
  • Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
  • Kategorie: Classification Algorithms
  • Kategorie: Vision Transformer (ViT)

Wichtige Details

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
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  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
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Spezialisierung - 3 Kursreihen

Foundations and Core Concepts of PyTorch

Foundations and Core Concepts of PyTorch

KURS 1, 7 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Set up and configure a PyTorch environment.

  • Understand fundamental AI and machine learning concepts.

  • Build, train, and evaluate neural networks from scratch, utilizing various optimization techniques

  • Apply PyTorch to real-world deep learning tasks.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Model Training
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: System Configuration
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Software Installation
Kategorie: Machine Learning
Building and Training Neural Networks with PyTorch

Building and Training Neural Networks with PyTorch

KURS 2, 8 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Build and train neural networks using PyTorch for various tasks.

  • Implement classification models with multi-class, multi-label datasets, and CNNs for image and audio classification.

  • Apply object detection techniques using the YOLO algorithm.

  • Explore neural style transfer, transfer learning, and implement RNNs and LSTM networks.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Model Training
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Transfer Learning
Kategorie: Model Evaluation
Advanced PyTorch Techniques and Applications

Advanced PyTorch Techniques and Applications

KURS 3, 11 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Create and assess ML models for specific datasets, evaluating performance with proper metrics.

  • Design autoencoders for dimensionality reduction and build GANs for data simulation, analyzing quality.

  • Develop Graph Neural Networks for graph data and implement Transformers, including Vision Transformers.

  • Enhance models with semi-supervised learning using limited data, and deploy them with Flask on Google Cloud.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Flask (Web Framework)
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Generative Adversarial Networks (GANs)
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Model Training
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Vision Transformer (ViT)
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Network Model
Kategorie: Graph Theory
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Machine Learning Methods

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Dozent

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden aus PyTorch Ultimate 2024 - From Basics to Cutting-Edge

Durchschnitt über alle 3 Kurse

  • 5 Sterne

    74,77 %

  • 4 Sterne

    15,31 %

  • 3 Sterne

    4,50 %

  • 2 Sterne

    1,80 %

  • 1 Stern

    3,60 %

V
Kurs: Foundations and Core Concepts of PyTorch

Geprüft am 13. Okt. 2025

CK
Kurs: Building and Training Neural Networks with PyTorch

Geprüft am 24. Aug. 2025

XW
Kurs: Advanced PyTorch Techniques and Applications

Geprüft am 2. Jan. 2025

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