Cours d'apprentissage automatiqueCours de sciences des données

8 meilleurs + cours et tutoriels gratuits sur la pytorche [2021]

Si vous êtes prêt à apprendre PyTorch dès le début jusqu’aux concepts de niveau avancé, alors voici une liste de Les meilleurs cours, classes, tutoriels, formations et programmes de certification PyTorch disponibles en ligne pour 2021. Cette liste comprend des cours gratuits et payants pour vous aider à apprendre PyTorch. Elle est également idéale pour les débutants, les intermédiaires et les experts.

8 meilleurs cours, certification, formation et tutoriels sur la pytorche [2021]

1. PyTorch pour l’apprentissage profond avec Python (Udemy)

Si vous êtes entièrement nouveau à PyTorch et ne savez pas comment utiliser cette plateforme open-source pour l’apprentissage approfondi, alors ce cours est le meilleur pour vous. En suivant ce cours, vous pourrez vous aider à vous concentrer sur l’équilibre entre les concepts théoriques essentiels et les exercices et projets pratiques afin que vous puissiez apprendre à appliquer les concepts du cours à vos propres ensembles de données. Le cours est conçu par Jose Portilla, qui a plusieurs années d’expérience dans la fourniture de connaissances et de formations de grande qualité à diverses personnes. Il vous aidera à résoudre les problèmes complexes auxquels vous serez confrontés lors de l’utilisation de PyTorch. En outre, à la fin du cours, vous recevrez un certificat d’achèvement qui peut être partagé avec les employeurs pour mettre en valeur vos compétences.

USPs clés –

– Apprenez tout ce que vous devez savoir pour commencer votre voyage avec Deep Learning with PyTorch

– Couvrir une variété de sujets et d’outils pendant le cours, tels que NumPy, l’évaluation des modèles, les tenseurs avec PyTorch, la théorie des réseaux neuronaux, les pandas, etc.

– Accédez à des cahiers conçus par les formateurs pour vous aider à comprendre les concepts de manière simple et facile

– Tirez parti des diapositives de données qui sont conçues pour expliquer la théorie au moyen de visualisations faciles à comprendre

– être capable de créer une grande variété de modèles d’apprentissage approfondi après avoir terminé le cours

Durée : 3 semaines, 6-7 heures/semaine

Evaluation : 4,6 sur 5

——-

Révision : J’ai suivi d’autres cours de M. Portilla, et je ne suis donc pas surpris du haut niveau de qualité que j’ai constaté jusqu’à présent dans ce cours. – Jose M Maisog

2. Réseaux neuronaux profonds avec PyTorch (Coursera)

Les réseaux de neurones sont une partie essentielle de l’apprentissage approfondi ; ce programme de certification professionnelle d’IBM vous aider à apprendre comment développer des modèles d’apprentissage profond avec PyTorch. Vous commencerez à apprendre les tenseurs PyTorch, le paquet de différenciation automatique, puis vous passerez à d’autres concepts importants de l’apprentissage profond avec PyTorch. Dans chaque section, vous couvrent différents modèles de PyTorch, tels que la régression linéaire, la régression logistique, et bien d’autres. Ce cours fait partie du programme de spécialisation en ingénierie de l’IA. Après avoir terminé ce cours, vous pouvez également vous inscrire à d’autres Cours d’approfondissement et tutoriels et les programmes d’IA.

USPs clés –

– Un cours complet qui vous aidera à apprendre les concepts fondamentaux de PyTorch avec Deep Learning

– En savoir plus sur les réseaux neuronaux profonds Feedforward, le rôle des différentes fonctions d’activation, la normalisation et les couches d’abandon

– Couvrir les méthodes d’apprentissage approfondi essentielles avec des réseaux et des transferts de neurones convolutifs

A lire  10 meilleurs cours de renforcement et certification [2021]

– Être capable d’expliquer et d’appliquer vos connaissances sur les réseaux neuronaux profonds et les méthodes d’apprentissage machine connexes

– Apprendre à utiliser les bibliothèques Python, telles que les applications PyTorch for Deep Learning et les réseaux de neurones

– Obtenir un certificat spécialisé qui peut être partagé avec votre profil LinkedIn et les employeurs pour mettre en valeur vos compétences

Durée : 17 heures

Evaluation : 4,7 sur 5

——-

Révision : Génial ! Ce cours me donne les bases pour utiliser une technique d’apprentissage automatique dans mes recherches ! Le matériel sous forme de laboratoire Jupyter m’aide vraiment. – SK

3. Introduction à l’apprentissage automatique avec PyTorch (Udacity)

Ce programme de nano-diplôme est conçu pour vous aider à apprendre les techniques de base de l’apprentissage machine afin que vous puissiez construire votre carrière en IA et ML. En participant à ce programme, vous pourrez vous apporter une connaissance approfondie de l’apprentissage supervisé, des fondements de la conception des réseaux neuronaux et de la formation à PyTorch. De plus, vous apprendrez également à connaître les algorithmes d’apprentissage profond qui sont une partie cruciale de l’apprentissage machine. Le programme est créé par des instructeurs experts d’Udacity, qui connaissent bien les algorithmes ML. Pendant le cours, vous bénéficierez d’une assistance et d’un soutien complets de la part des instructeurs si vous avez des questions concernant le matériel du programme. Jetez un coup d’œil à notre liste de Les meilleurs cours d’apprentissage de la machine à python.

USPs clés –

– Apprenez les concepts de base et les différentes techniques de l’apprentissage machine, comme la manipulation de données, les algorithmes non supervisés et supervisés, et bien plus encore.

– Apprenez à mettre en œuvre des méthodes d’apprentissage non supervisées pour différents types de problèmes dans n’importe quelle application.

– Travailler sur des projets réels en relation avec des experts de l’industrie et des entreprises de premier plan pour maîtriser les compétences en matière de ML.

– Bénéficiez de services de coaching de carrière personnalisés grâce au programme qui vous aidera à choisir la bonne voie après avoir terminé ce cours.

– Un plan d’apprentissage flexible qui s’adapte à votre emploi du temps quotidien et à votre équilibre entre vie professionnelle et vie privée.

Durée : 3 mois, 10 heures/semaine

Evaluation : 4,5 sur 5

Vous pouvez ——-

4. Meilleurs cours PyTorch (Udemy)

Les personnes qui ne savent pas par où commencer leur apprentissage de PyTorch peuvent commencer par ces cours étonnants offerts par Udemy. Que vous soyez débutant ou que vous souhaitiez améliorer vos compétences PyTorch existantes, Udemy a un cours qui vous convient parfaitement. Avec ces cours, vous pouvez apprendre les concepts fondamentaux de l’utilisation de PyTorch avec Deep Learning ainsi que les réseaux de neurones et les modèles d’apprentissage profond. Parmi ces cours, le Les cours les mieux notés sont PyTorch for Deep Learning with Python, PyTorch Tutorial – Neural Networks and Deep Learning, et The Complete Neural Network Bootcamp.

USPs clés –

– Une liste impressionnante de cours et de tutoriels PyTorch qui vous aideront à faire avancer votre carrière dans l’apprentissage approfondi

– Conçu et révisé par des experts, des instructeurs et des professionnels qui travaillent avec des entreprises et des industries de premier plan

– Couvrir une grande variété de sujets avec chaque cours, tels que la programmation Python, les réseaux neuronaux, les modèles de données, et bien d’autres

A lire  7 meilleurs cours de vision par ordinateur et certification [2021]

– Chaque cours est accompagné de plusieurs conférences vidéo, de guides d’aide, de cahiers et de conseils de l’instructeur afin que vous appreniez chaque sujet en détail

– Intégré à un programme de certification professionnelle que vous recevrez après avoir terminé le cours

– Profitez de la flexibilité d’apprendre dans votre zone de confort car chaque cours est disponible avec un essai gratuit de 30 jours

Durée : A son propre rythme

Evaluation : 4,6 sur 5

——-

5. Apprentissage approfondi avec Python et PyTorch (edX)

Ce cours complet d’edX est conçu pour vous aider à apprendre comment développer des modèles d’apprentissage avec l’aide de PyTorch tout en vous fournissant les connaissances approfondies nécessaires. Vous commencerez par apprendre les tenseurs PyTorch et ses modules de différenciation automatique, puis vous passerez à l’apprentissage d’autres sujets avancés inclus dans l’apprentissage approfondi. Le cours est conçu par des instructeurs experts de l’institution IBM, qui seront en contact permanent avec vous pendant le cours. Ainsi, vous n’apprendrez pas seulement à partir de vidéos enregistrées, mais vous obtiendrez également une expérience concrète de la part des instructeurs. Une fois le cours terminé, vous recevrez un certificat d’achèvement de la part d’IBM.

USPs clés –

– Découvrez différents modèles d’apprentissage profond avec chaque section, tels que les concepts fondamentaux liés à la régression linéaire, la régression SoftMax, etc.

– Connaître le rôle des différentes fonctions d’activation, des couches de normalisation et d’abandon, ainsi que des réseaux neuronaux profonds Feedforward

– Être capable de clarifier et d’appliquer les connaissances sur les réseaux neuronaux profonds et les méthodes d’apprentissage automatique qui y sont liées

– Apprendre à utiliser les bibliothèques Python et Python, telles que Pandas, NumPy, avec la bibliothèque PyTorch pour des applications d’apprentissage approfondi

– Étudiez à votre aise grâce à l’accès en ligne au contenu des cours et au centre de soutien

Durée : A son propre rythme

Evaluation : 4,6 sur 5

——-

6. Introduction à l’apprentissage approfondi avec PyTorch (Udacity)

Les personnes qui recherchent un cours gratuit pour s’initier aux concepts de l’apprentissage profond avec PyTorch peuvent bénéficier de l’aide de ce cours gratuit fourni par Udacity. Ce cours vous aider à apprendre les bases de l’apprentissage profond et à construire vos propres réseaux neuronaux profonds avec l’aide de PyTorch. Vous acquerrez également une expérience pratique avec PyTorch en utilisant des exercices de codage et des projets qui mettent en œuvre des applications d’IA de pointe comme le transfert de style et la génération de texte. Après avoir suivi ce cours gratuit, vous être capable de relever des défis complexes dans le cadre du programme de nano-diplôme d’apprentissage approfondi proposé par Udacity. Il s’agit donc d’un ensemble complet d’apprentissage profond avec Python et PyTorch.

USPs clés –

– Le cours vous donne accès à un riche contenu d’apprentissage, des vidéos instructives, des exercices pratiques, des quiz et bien plus encore

– Apprendre les concepts de base de l’apprentissage approfondi et comment mettre en œuvre un réseau neuronal dans NumPy et le former avec le gradient

– Apprendre à utiliser un réseau convolutif préformé pour créer de nouveaux arts en combinant la conception d’une image avec le contenu d’une autre image

A lire  5 meilleures sciences des données avec des cours et des tutoriels R [2021]

– Obtenir un diplôme professionnel en passant au programme de nanotechnologie du cours

Durée : 2 mois, 4-5 heures/semaine

Evaluation : 4,7 sur 5

——-

7. Introduction à l’apprentissage approfondi avec PyTorch (DataCamp)

Il s’agit d’un cours tout compris qui est conçu pour vous apprendre à utiliser PyTorch afin d’acquérir les bases des réseaux de neurones avant de construire votre premier réseau de neurones pour prévoir les chiffres du jeu de données MNIST. Après avoir appris les bases des réseaux de neurones, vous passerez à l’apprentissage des réseaux de neurones convolutionnels et à la manière de les utiliser pour construire des modèles plus puissants qui fournissent des résultats précis. Il se compose de quatre chapitres différents, parmi lesquels le premier est absolument gratuit afin que vous puissiez vous assurer que vous apprenez le bon contenu. À l’issue du cours, vous recevrez un certificat que vous pourrez partager avec d’autres personnes pour mettre en valeur vos compétences.

USPs clés –

– Découvrez les bases de l’apprentissage approfondi avec PyTorch tout en couvrant les réseaux neuronaux et les réseaux convolutionnels

– Plongez dans les réseaux neuronaux artificiels et apprenez à les entraîner avec de vrais ensembles de données

– Couvrir les sujets essentiels de PyTorch, tels que la création de tenseurs, la propagation vers l’avant, la rétropropagation, le calcul des gradients dans PyTorch, etc.

– Apprendre à évaluer les résultats de la construction de réseaux de neurones et comment les améliorer à l’aide de différentes techniques

– Bénéficiez de l’aide d’une équipe d’instructeurs expérimentés qui vous assisteront tout au long du parcours

Durée : 4 heures

Evaluation : 4,5 sur 5

——-

8. En savoir plus sur PyTorch (Tutoriels PyTorch)

Vous n’avez pas besoin de consulter d’autres ressources si le site officiel de PyTorch fournit une variété de tutoriels PyTorch pour vous aider à vous équiper avec les concepts nécessaires pour commencer votre voyage. Ce tutoriel PyTorch est le point de départ commun à tous les individus qui fournit une vue d’ensemble sur la façon d’utiliser PyTorch à partir des bases. Il y a plusieurs tutoriels disponibles sur le site, tels que Writing Custom Datasets, PyTorch Tensor board, et Deep Learning. Ces cours sont conçus par des instructeurs experts qui ont des années d’expérience dans la construction de réseaux neuronaux avec PyTorch et la création d’ensembles de données. De plus, le tutoriel est mis à jour régulièrement afin de vous permettre d’acquérir les meilleures connaissances dans le domaine.

USPs clés –

– Une introduction ainsi qu’un tutoriel guidé qui est conçu pour vous aider à démarrer avec les bases de PyTorch pour un apprentissage approfondi

– Accédez aux nouvelles fonctionnalités des tutoriels qui vous permettent d’ouvrir le bloc-notes associé au tutoriel dans Google Collab

– Chaque tutoriel est disponible avec un lien de téléchargement qui vous permettra de télécharger le bloc-notes Jupyter et le code source Python

– Inclus avec des exemples de haute qualité, la classification des images, l’apprentissage non supervisé, la traduction automatique, des scénarios du monde réel, et bien plus encore

Durée : 1 à 2 heures

Evaluation : 4,5 sur 5

——-

Il s’agissait de certains des meilleurs cours et tutoriels Pytorch disponibles en ligne. J’espère que vous en avez trouvé un qui vous convient. Je vous souhaite un bon apprentissage.

Bouton retour en haut de la page