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Spécialisation "PyTorch Ultimate 2024 - From Basics to Cutting-Edge"

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Spécialisation "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.

Enseigné en Français (doublage IA)

Instructeur : Packt - Course Instructors

6 477 déjà inscrits

Inclus avec En savoir plus

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 105 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 105 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

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

Outils que vous découvrirez

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

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Spécialisation - série de 3 cours

Updated in May 2025.

This course now features Coursera Coach!

A smarter way to learn with interactive, real-time conversations that help you test your knowledge, challenge assumptions, and deepen your understanding as you progress through the course.

Embark on a transformative learning experience with our PyTorch Ultimate 2024 course. Begin with a solid foundation, understanding the key topics and objectives, and seamlessly transition through machine learning essentials and deep learning principles. From setting up your environment to mastering tensors and neural networks, each section is meticulously crafted to build your expertise. Advanced modules dive into PyTorch modeling, CNNs, RNNs, GANs, and more, ensuring you stay ahead in the rapidly evolving field of AI. With practical coding exercises and real-world applications, this course is your gateway to becoming a PyTorch expert.

Our course is designed for tech professionals, data scientists, and AI enthusiasts eager to deepen their understanding of PyTorch. Prior experience in Python and basic machine learning concepts is recommended. By the end of the course, you'll be equipped with the skills to tackle complex AI projects and leverage PyTorch for innovative solutions.

Projet d'apprentissage appliqué

The included projects offer practical, hands-on experience where learners apply their skills to real-world problems. These projects range from constructing neural networks from scratch to developing complex models for image, audio, and object detection tasks. By engaging with these projects, learners will solve authentic problems, enhancing their ability to deploy robust deep-learning solutions in various practical scenarios.

Foundations and Core Concepts of PyTorch

COURS 1, 7 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Model Training

Catégorie : Model Optimization

Catégorie : Artificial Neural Networks

Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : Regression Analysis

Catégorie : Data Preprocessing

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : System Configuration

Catégorie : Artificial Intelligence

Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Catégorie : Software Installation

Catégorie : Machine Learning

Building and Training Neural Networks with PyTorch

COURS 2, 8 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)

Catégorie : Convolutional Neural Networks

Catégorie : Classification Algorithms

Catégorie : Artificial Neural Networks

Catégorie : Model Training

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Data Preprocessing

Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)

Catégorie : Transfer Learning

Catégorie : Model Evaluation

Advanced PyTorch Techniques and Applications

COURS 3, 11 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)

Catégorie : Flask (Web Framework)

Catégorie : Model Optimization

Catégorie : Generative Adversarial Networks (GANs)

Catégorie : Model Deployment

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Artificial Neural Networks

Catégorie : Model Training

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : Generative Model Architectures

Catégorie : Embeddings

Catégorie : Unsupervised Learning

Catégorie : Supervised Learning

Catégorie : Vision Transformer (ViT)

Catégorie : Dimensionality Reduction

Catégorie : Network Model

Catégorie : Graph Theory

Catégorie : Natural Language Processing

Catégorie : Machine Learning Methods

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Instructeur

Packt - Course Instructors

Packt

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Offert par

Packt

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants sur PyTorch Ultimate 2024 - From Basics to Cutting-Edge

moyenne sur l'ensemble des 3 cours

5 étoiles
74,77 %
4 étoiles
15,31 %
3 étoiles
4,50 %
2 étoiles
1,80 %
1 étoile
3,60 %

Cours : Foundations and Core Concepts of PyTorch

5.0

Révisé le 13 oct. 2025

Very well designed. I like the dialogue concept very much. In every attempt, new questions are also beneficial.

Cours : Building and Training Neural Networks with PyTorch

5.0

Révisé le 24 août 2025

Another excellent course by the instructor. A bit more difficult that the first course. The sections on transfer learning are valuable.

Cours : Advanced PyTorch Techniques and Applications

5.0

Révisé le 2 janv. 2025

This course fits me well and I gained lots of coding knowledge and practice in PyTorch implementations of ML, and DL. I learned a lot and feel great! Thank you, Bert Gollnick!

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