Video de încheiere

Introducere în Deep Learning cu PyTorch

Jasmin Ludolf

Senior Data Science Content Developer, DataCamp

Rezumat

Capitolul 1
- Introducere în deep learning
- Crearea rețelelor neuronale mici
- Descoperirea straturilor liniare
Capitolul 2
- Funcții de pierdere și de activare
- Calculul derivatelor
- Retropropagarea erorii

Capitolul 3
- Antrenarea unei rețele neuronale
- Explorarea ratei de învățare și a momentului
- Impactul acestora
Capitolul 4
- Strategii de îmbunătățire a modelului
- Reducerea supraadaptării
- Evaluarea performanței modelului

Pași următori

Cursuri
- Intermediate Deep Learning with PyTorch
- Explainable AI in Python
Studiați
- Probabilitate și statistică
- Algebră liniară
- Calcul diferențial

Exersați
- Alegeți un set de date pe Kaggle
- Detecting Cybersecurity Threats using Deep Learning
- Antrenați o rețea neuronală
Creați
- Utilizați deep learning pentru a construi o aplicație

Mult succes!

Introducere în Deep Learning cu PyTorch

Preparing Video For Download...