Getting Started with PyTorch
Using PyTorch in Machine Leaning
Implement Machine Learning Algorithms with PyTorch
In this 1.5-hour long project-based course, you will learn how to use one of the most popular deep learning frameworks, PyTorch. You will discover PyTorch data structure and perform various tasks with it. PyTorch is more customizable than other deep learning frameworks like Keras. In your journey to become a Data Scientist or implement deep learning projects PyTorch will surly become useful. By the end of this project you will have good understanding of loading and manipulating data in PyTorch, using GPU in PyTorch for reaching much higher performance and also implement linear regression and start understanding building neural network in PyTorch.
Навыки, которые вы получите
Будете учиться пошагово
На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:
PyTorch Data Structure and Components
The Optimizer and Loss function, Using GPU
The Linear Regression Algorithm
The nn.Moudule
Datasets and DataLoader
Как устроены проекты с консультациями
Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.
На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые
Часто задаваемые вопросы
Часто задаваемые вопросы
Что я получу, приобретя проект с рекомендациями?
Доступны ли проекты с консультациями на ПК и мобильных устройствах?
Какие преподаватели ведут проекты с рекомендациями?
Можно ли скачать работу из уже завершенного проекта с рекомендациями?
Какие правила возврата средств?
Можно ли получить финансовую помощь?
Можно ли прослушать проект с рекомендациями и посмотреть видео бесплатно?
Какие предварительные знания требуются для работы над проектом с рекомендациями?
Можно ли выполнить этот проект с рекомендациями в веб-браузере, не устанавливая специальное ПО?
Как организована учеба на проектах с рекомендациями?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
Coursera Footer
