L’intelligence artificielle, l’apprentissage des machines et l’apprentissage profond sont devenus des mots bourdonnés populaires de tard.

Une partie de la raison est l’avènement d’outils passionnants tels que ChatGPT, Midjourney et DALL-E qui sont propulsés par l’intelligence artificielle. Étant donné la puissance et la capacité de l’IA, les entreprises de logiciels recherchent des ingénieurs qualifiés de l’IA pour les aider à construire des logiciels compatibles avec l’IA pour l’avenir.

PyTorch est une compétence que tout apprentissage approfondi l’ingénieur aurait dû faire partie de son CV. Ce cours vous présentera ce que PyTorch est et vous indiquera dans la direction des meilleures ressources d’apprentissage.

Qu’est-ce que PyTorch ?

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

Il a été développé par Meta sur la base de la bibliothèque Torch originale faite pour la langue de programmation de Lua. PyTorch est gratuit à utiliser et open-source. Par conséquent, il est un choix populaire parmi les développeurs pour construire des applications d’apprentissage profond.

Pourquoi utiliser PyTorch ?

• PyTorch est libre et open-source, avec une grande communauté à soutenir. Il est soutenu par Meta et est sous la Fondation Linux du logiciel.
• PyTorch est facile à utiliser car il a une interface similaire à NumPy . Cela permet de commencer facilement si vous connaissez déjà NumPy.
• C’est rapide. PyTorch prend en charge les opérations courantes sur un GPU en utilisant le SDK Nvidia CUDA.
• Il a un grand écosystème. En raison de sa popularité, PyTorch a un grand nombre de ressources à utiliser pour apprendre à vous aider. Dans la section suivante, vous verrez notre liste des meilleurs à utiliser.

Cours en ligne sur PyTorch

PyTorch pour l’apprentissage profond en 2023: Zero to Mastery

Ce cours Udemy vise à vous emmener d’être développeur Python à un ingénieur d’apprentissage complet avec 49 heures de contenu vidéo et 7 articles. Ce cours est probablement le plus complet que vous trouverez sur PyTorch qui vous fera travailler prêt.

Vous commencerez par couvrir les bases de PyTorch, comme ce qu’est un ténor et ce que vous pouvez atteindre avec elle. Ensuite, vous apprendrez le flux de travail général de la construction de modèles de réseau neural à Pytorch avant de construire et de former des modèles pour les problèmes de classification et de vision informatique.

Vous apprendrez également comment utiliser des ensembles de données personnalisés que vous ferez en tant que systèmes de production de bâtiment Deep Learning Engineer. Ce cours vous enseignera également des tâches de niveau de production telles que le transfert de l’apprentissage à partir de modèles existants, la comparaison des performances de différents modèles, la lecture et la mise en œuvre de modèles à partir de documents de recherche et le déploiement de vos modèles.

Pour tirer le meilleur parti de ce cours, vous devez déjà savoir Python avant de commencer. De plus, les connaissances sur l’apprentissage par machine sont recommandées sans être nécessaires.

Une compréhension profonde de l’apprentissage profond

Ce cours d’apprentissage profond par Udemy est hautement qualifié et inscrit. Ceci est en partie parce qu’il a moins de prérequis. Au lieu de cela, vous serez enseigné tout ce dont vous avez besoin pour comprendre PyTorch et l’apprentissage profond de zéro.

Ce cours commence par vous donner un aperçu de haut niveau de l’apprentissage profond et comment il emprunte des concepts en biologie en utilisant des réseaux neural artificiels. Avant d’aller dans des détails supplémentaires, vous serez enseigné le mathématique qui sous-tend et soutient l’apprentissage profond, comme les vecteurs, les matrices et les calculs multivariables.

Pour vous préparer plus loin, apprendra Python et Numpy . Ce cours couvre également les différents types de réseaux avec lesquels vous travaillerez. Il s’agit notamment de réseaux neuronaux convolutionnels, de réseaux adversaires génétiques, de réseaux neuronaux récurrents et de réseaux d’alimentation.

Vous apprendrez comment les mettre en œuvre dans PyTorch. Comme mentionné précédemment, ce cours ne nécessite aucune connaissance préalable avant le début.

PyTorch: Apprentissage profond et intelligence artificielle

PyTorch: Apprentissage profond et intelligence artificielle vous enseignera Deep Learning largement, avec un accent particulier sur PyTorch. Beaucoup de ce que vous apprendrez sera dans le contexte de PyTorch.

Le cours commence par vous présenter aux bases de l’apprentissage machine, comme la régression, la classification linéaire, et ce qu’il signifie pour un modèle à apprendre. Vous apprendrez ensuite des architectures réseau populaires telles que les réseaux neuronaux, les réseaux neuronaux convolutionnels et les réseaux neuronaux récurrents.

En outre, vous apprendrez comment construire Traitement des langues naturelles et les systèmes de recommandation. Vous apprendrez également Computer Vision, Generative Adversarial network, et Reinforcement learning. Avant de commencer ce cours, vous devriez déjà connaître Python et Numpy. Il est également recommandé que vous connaissiez les dérivés et les probabilités.

PyTorch Fundamentals

Ceci Cours PyTorch , offert par Microsoft Learn, est un tutoriel interactif écrit dans le style Notebook pour vous enseigner PyTorch. Il comprend des exemples de code que vous pouvez modifier et exécuter pour vous assurer de comprendre ce que chaque ligne fait.

Il couvre les bases de PyTorch, du concept de Tensors, comment les créer, et pourquoi ils sont utiles dans PyTorch. Vous apprendrez à mettre en œuvre un modèle d ’ apprentissage en machine et l’entraîner.

Ensuite, vous apprendrez le processus complet de construction de modèles avant de vous spécialiser dans la construction des applications de classification Computer Vision, Natural Language Processing et Audio. Connaissance de Python, Manuels Jupyter , et l’apprentissage machine de base sont les seules exigences de ce cours. La meilleure partie de ce cours est qu’il est gratuit, et vous obtenez le pouvoir de calcul gratuit pour exécuter vos exercices dans le cloud de Microsoft.

Apprentissage profond avec PyTorch

Ceci Cours de camp de données est l’un des cours les plus compréhensibles et bien faits sur l’apprentissage profond. Il est composé de vidéos pour introduire des concepts intuitifs et interactifs exercices pour vous aider à pratiquer et solidifier les concepts.

Le cours commence par vous présenter à PyTorch en comparant et en le contrastant avec Numpy. Par conséquent, la familiarité avec Numpy aide, et la connaissance de Python est requise.

Le cours vous apprend alors comment utiliser PyTorch pour construire des réseaux névraux artificiels. Vous apprendrez aussi comment construire et utiliser des réseaux neuronaux convolutionnels. En plus de connaître Python, vous devriez également connaître l’apprentissage supervisé avec Python.

Livres sur PyTorch

Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch

Ce livre vise à simplifier l’apprentissage profond en le rendant plus accessible. Il démontre que l’apprentissage par machine peut être accessible et compréhensible pour toute personne ayant des connaissances en Python et des petits maths. Ceci est réalisé avec Fastai, une bibliothèque qui simplifie l’apprentissage machine en fournissant des composants de haut niveau pour des tâches d’apprentissage machine communes.

Le livre vous apprend comment former des modèles pour les tâches dans la vision informatique, le traitement des langues naturelles et les données tabulaires. Vous apprendrez également comment améliorer la vitesse et la performance des modèles d’apprentissage profond en apprenant comment ils fonctionnent. Le livre ne couvre pas Python, donc vous devrez le savoir avant.

PyTorch Pocket Reference

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

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

Programmation PyTorch pour l’apprentissage profond

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

Vous allez construire des classificateurs de langue naturelle basés sur Wikipédia et utiliser l’audio torche pour classer les données audio. Vous apprendrez également comment déployer des modèles à la production en utilisant Docker.

Conclusion

Dans cet article, nous avons discuté de ce que PyTorch est, pourquoi il est si grand, et les meilleures ressources à utiliser pour apprendre. PyTorch est une bibliothèque incroyablement utile pour savoir machine learning Engineer . Avec elle, vous pouvez construire des systèmes intelligents puissants qui vont de la vision informatique au traitement des langues naturelles. Nous espérons que cet article a contribué à vous présenter PyTorch.