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

Une partie de la raison est 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 de la capacité de l’IA, les entreprises de logiciels recherchent des ingénieurs en IA qualifiés pour les aider à construire des logiciels activés par l’IA pour l’avenir.

PyTorch est une compétence qu’un ingénieur en apprentissage profond devrait avoir dans son CV. Ce cours vous introduira à ce qu’est PyTorch et vous orientera vers 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 facilite la construction et l’entraînement de modèles d’apprentissage automatique rapidement et facilement.

Il a été développé par Meta basé sur la bibliothèque Torch originale créée pour le langage de programmation Lua. PyTorch est gratuit et open-source. Par conséquent, c’est un choix populaire parmi les développeurs pour construire des applications d’apprentissage profond.

Pourquoi utiliser PyTorch ?

• PyTorch est gratuit et open-source, ce qui le rend accessible à tous.
• Il offre une grande flexibilité et un contrôle précis des opérations.
• Il est pris en charge par une communauté active et offre d’excellentes ressources.

En bref, PyTorch est un outil puissant et polyvalent pour l’apprentissage profond.

Ressources pour apprendre PyTorch

Cours et tutoriels

De nombreux cours et tutoriels sont disponibles en ligne pour vous aider à apprendre PyTorch. Voici quelques options populaires :

• Tutoriels PyTorch: Le site officiel de PyTorch propose une variété de tutoriels pour débutants et utilisateurs plus expérimentés.
• Cours Fast.ai : Un cours pratique qui vous apprend à construire des modèles d’apprentissage profond en utilisant PyTorch.
• Cours DeepLearning.AI PyTorch : Un cours plus approfondi sur PyTorch, couvrant les concepts fondamentaux et les techniques avancées.

Livres sur PyTorch

Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch

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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 quiconque a des connaissances en Python et peu de connaissances en mathématiques. Cela est réalisé avec Fastai, une bibliothèque qui simplifie l’apprentissage automatique en fournissant des composants de haut niveau pour les tâches courantes d’apprentissage automatique.

Le livre vous apprend à entraîner des modèles pour des tâches en vision par ordinateur, en traitement du langage naturel et sur des données tabulaires. Vous apprendrez également comment améliorer la vitesse et les performances des modèles d’apprentissage profond en apprenant comment ils fonctionnent. Le livre ne couvre pas Python, vous aurez donc besoin de le connaître à l’avance.

PyTorch Pocket Reference

Ce livre sert de référence concise pour apprendre PyTorch. Il est destiné aux ingénieurs en apprentissage automatique, aux chercheurs et aux développeurs de logiciels de tous niveaux de compétences et d’expérience pour trouver des informations utiles sur la bibliothèque PyTorch.

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Il couvre tout, de la syntaxe PyTorch de base à l’optimisation de vos entraînements. 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 à l’aide d’AWS, Google Cloud ou Microsoft Azure.

Programming PyTorch for Deep Learning

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

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Vous développerez des classificateurs d’images, des modèles de traitement du langage naturel et vous apprendrez des techniques de régularisation pour éviter le surapprentissage.

Conclusion

PyTorch est un outil puissant et polyvalent pour l’apprentissage profond. Avec les bonnes ressources et de la pratique, vous pouvez utiliser PyTorch pour construire des modèles d’apprentissage profond innovants.