PyTorch: Глубокое обучение и искусственный интеллект [Udemy] [Lazy Programmer Inc.] [eng-rus]
PyTorch: Deep Learning and Artificial Intelligence [Udemy] [Lazy Programmer Inc.] [Lazy Programmer Team]
Нейронные сети для компьютерного зрения, прогнозирования временных рядов, НЛП, GANs, Reinforcement Learning и многое другое!
Требования:
Вы когда-нибудь задумывались, как на самом деле работают такие технологии искусственного интеллекта, как OpenAI ChatGPT, GPT-4, DALL-E, Midjourney и Stable Diffusion? В этом курсе вы узнаете об основах этих революционных приложений.
Добро пожаловать в PyTorch: Глубокое обучение и искусственный интеллект!
Несмотря на то, что библиотека глубокого обучения Tensorflow от Google приобрела огромную популярность за последние несколько лет, PyTorch остается самой популярной библиотекой для профессионалов и исследователей по всему миру в области глубокого обучения и искусственного интеллекта.
Возможно ли, что Tensorflow популярен только потому, что Google популярен и использует эффективный маркетинг?
Почему Tensorflow так сильно изменился между первой и второй версиями? Было ли в нем что-то глубоко ошибочное, и существуют ли еще потенциальные проблемы?
Менее известно, что PyTorch поддерживается другим интернет-гигантом - Facebook (в частности, Facebook AI Research Lab - FAIR). Так что если вам нужна популярная библиотека глубокого обучения, поддерживаемая компаниями-миллиардерами и многочисленным сообществом, вы не ошибетесь с PyTorch. И, возможно, это бонус, что библиотека не уничтожит весь ваш старый код при переходе на следующую версию
С другой стороны, очень хорошо известно, что все ведущие ИИ-компании (например, OpenAI, Apple и JPMorgan Chase) используют PyTorch. OpenAI только недавно перешел на PyTorch в 2020 году, что является сильным признаком того, что PyTorch набирает обороты.
Если вы профессионал, вы быстро поймете, что создание и тестирование новых идей - это чрезвычайно
За последнее время Deep Learning обеспечило ряд потрясающих достижений, таких как:
Мы начнем с самых простых моделей машинного обучения и перейдем к современным концепциям. Попутно вы узнаете обо всех основных архитектурах глубокого обучения, таких как глубокие нейронные сети, конволюционные нейронные сети (обработка изображений) и рекуррентные нейронные сети (данные последовательности).
Текущие проекты включают:
Этот курс рассчитан на студентов, которые хотят учиться быстро, но есть и "углубленные" разделы на случай, если вы захотите немного углубиться в теорию (например, что такое функция потерь и каковы различные типы подходов градиентного спуска).Я исхожу из того, что даже если вы не на 100% владеете математическими понятиями, вы все равно сможете это сделать! В этом курсе мы больше сосредоточимся на библиотеке PyTorch, а не на выводе математических уравнений. Для этого у меня уже есть куча курсов, так что нет необходимости повторять это здесь.
Примечание инструктора: Этот курс ориентирован на широту, а не на глубину, в нем меньше теории в пользу создания более крутых вещей. Если вы ищете более насыщенный теорией курс, то это не он. Вообще, для каждой из этих тем (рекомендательные системы, обработка естественного языка, обучение с подкреплением, компьютерное зрение, GANs и т.д.) у меня уже есть курсы, посвященные только этим темам.
Чему вы научитесь:
Lazy Programmer Inc.
Ленивый программист - опытный онлайн-педагог с непоколебимой страстью к распространению знаний. Имея более чем 10-летний опыт работы, он произвел революцию в области науки о данных и машинного обучения, покорив аудиторию по всему миру своими комплексными курсами и учебными пособиями.
Обладая многопрофильным образованием, Ленивый программист имеет замечательный дуэт магистерских степеней. Первым делом он занялся компьютерной инженерией, специализируясь на машинном обучении и распознавании образов. Затем, не зная границ, он отправился в сферу статистики, изучая ее применение в финансовом инжиниринге.
Признанный первопроходцем в своей области, "ленивый программист" быстро освоил возможности глубокого обучения, когда оно еще только зарождалось. Будучи одним из первопроходцев, он бесстрашно взялся за организацию одного из первых онлайн-курсов по глубокому обучению, что позволило ему занять лидирующие позиции в отрасли.
За пределами сферы образования Ленивый программист обладает бесценным практическим опытом, который сформировал его знания. Его работа в области интернет-рекламы и цифровых медиа принесла поразительные результаты: он поднял на новую высоту показатели кликов и конверсии, а также увеличил доходы компаний, в которых он работал, на миллионы долларов. Как инженер-программист полного цикла, он хорошо знаком с целым рядом бэкенд- и веб-технологий, включая Python, Ruby on Rails, C++, Scala, PHP, Javascript, SQL, большие данные, Spark и Redis.
Хотя его достижения в области науки о данных и машинного обучения поражают воображение, интеллектуальная любознательность Ленивого программиста выходит далеко за рамки этих областей. Его стремление к знаниям заставляет его исследовать такие разнообразные области, как открытие лекарственных препаратов, биоинформатика и алгоритмическая торговля. Вникая в сложности и тонкости этих областей, он стремится раскрыть их потенциал и внести свой вклад в их развитие.
Благодаря неизменной приверженности своим студентам и склонности к упрощению сложных концепций, "Ленивый программист" является влиятельной фигурой в сфере онлайн-образования. Благодаря своим курсам по науке о данных, машинному обучению, глубокому обучению и искусственному интеллекту он помогает начинающим студентам уверенно ориентироваться в запутанном ландшафте этих дисциплин.
Как автор, наставник и новатор, "Ленивый программист" оставил неизгладимый след в мире науки о данных, машинного обучения и не только. Благодаря своей способности разъяснять самые сложные концепции он продолжает формировать новое поколение специалистов по изучению данных и вдохновляет множество людей на собственные интеллектуальные путешествия.
Lazy Programmer Team
Ленивый программист - опытный онлайн-педагог с непоколебимой страстью к распространению знаний. Имея более чем 10-летний опыт работы, он произвел революцию в области науки о данных и машинного обучения, покорив аудиторию по всему миру своими комплексными курсами и учебными пособиями.
Обладая многопрофильным образованием, Ленивый программист имеет замечательный дуэт магистерских степеней. Первым делом он занялся компьютерной инженерией, специализируясь на машинном обучении и распознавании образов. Затем, не зная границ, он отправился в сферу статистики, изучая ее применение в финансовом инжиниринге.
Признанный первопроходцем в своей области, "ленивый программист" быстро освоил возможности глубокого обучения, когда оно еще только зарождалось. Будучи одним из первопроходцев, он бесстрашно взялся за организацию одного из первых онлайн-курсов по глубокому обучению, что позволило ему занять лидирующие позиции в отрасли.
За пределами сферы образования Ленивый программист обладает бесценным практическим опытом, который сформировал его знания. Его работа в области интернет-рекламы и цифровых медиа принесла поразительные результаты: он поднял на новую высоту показатели кликов и конверсии, а также увеличил доходы компаний, в которых он работал, на миллионы долларов. Как инженер-программист полного цикла, он хорошо знаком с целым рядом бэкенд- и веб-технологий, включая Python, Ruby on Rails, C++, Scala, PHP, Javascript, SQL, большие данные, Spark и Redis.
Хотя его достижения в области науки о данных и машинного обучения поражают воображение, интеллектуальная любознательность Ленивого программиста выходит далеко за рамки этих областей. Его стремление к знаниям заставляет его исследовать такие разнообразные области, как открытие лекарственных препаратов, биоинформатика и алгоритмическая торговля. Вникая в сложности и тонкости этих областей, он стремится раскрыть их потенциал и внести свой вклад в их развитие.
Благодаря неизменной приверженности своим студентам и склонности к упрощению сложных концепций, "Ленивый программист" является влиятельной фигурой в сфере онлайн-образования. Благодаря своим курсам по науке о данных, машинному обучению, глубокому обучению и искусственному интеллекту он помогает начинающим студентам уверенно ориентироваться в запутанном ландшафте этих дисциплин.
Как автор, наставник и новатор, "Ленивый программист" оставил неизгладимый след в мире науки о данных, машинного обучения и не только. Благодаря своей способности разъяснять самые сложные концепции он продолжает формировать новое поколение специалистов по изучению данных и вдохновляет множество людей на собственные интеллектуальные путешествия.
Подробная информация:
Продающая страница:
Продолжительность: 24.5 ч.
Язык: Английский + Английские субтитры.
Бонус от Организатора: Русские субтитры + Русские аудио дорожки машинный перевод + для удобства воспроизведения добавлена отдельная папка с сшитыми видео файлами (Русская аудио дорожка + видео файл) [Premium Ai].
*Аудио перевод произведён с синхронизацией таймингов.
PyTorch: Deep Learning and Artificial Intelligence [Udemy] [Lazy Programmer Inc.] [Lazy Programmer Team]
Нейронные сети для компьютерного зрения, прогнозирования временных рядов, НЛП, GANs, Reinforcement Learning и многое другое!
Требования:
- Уметь писать код на Python и Numpy
- Для теоретической части (по выбору) - понимание производных и вероятности
Вы когда-нибудь задумывались, как на самом деле работают такие технологии искусственного интеллекта, как OpenAI ChatGPT, GPT-4, DALL-E, Midjourney и Stable Diffusion? В этом курсе вы узнаете об основах этих революционных приложений.
Добро пожаловать в PyTorch: Глубокое обучение и искусственный интеллект!
Несмотря на то, что библиотека глубокого обучения Tensorflow от Google приобрела огромную популярность за последние несколько лет, PyTorch остается самой популярной библиотекой для профессионалов и исследователей по всему миру в области глубокого обучения и искусственного интеллекта.
Возможно ли, что Tensorflow популярен только потому, что Google популярен и использует эффективный маркетинг?
Почему Tensorflow так сильно изменился между первой и второй версиями? Было ли в нем что-то глубоко ошибочное, и существуют ли еще потенциальные проблемы?
Менее известно, что PyTorch поддерживается другим интернет-гигантом - Facebook (в частности, Facebook AI Research Lab - FAIR). Так что если вам нужна популярная библиотека глубокого обучения, поддерживаемая компаниями-миллиардерами и многочисленным сообществом, вы не ошибетесь с PyTorch. И, возможно, это бонус, что библиотека не уничтожит весь ваш старый код при переходе на следующую версию
С другой стороны, очень хорошо известно, что все ведущие ИИ-компании (например, OpenAI, Apple и JPMorgan Chase) используют PyTorch. OpenAI только недавно перешел на PyTorch в 2020 году, что является сильным признаком того, что PyTorch набирает обороты.
Если вы профессионал, вы быстро поймете, что создание и тестирование новых идей - это чрезвычайно
За последнее время Deep Learning обеспечило ряд потрясающих достижений, таких как:
- Создание красивых, фотореалистичных изображений людей и вещей, которых никогда не существовало (GANs)
- Победа над чемпионами мира в стратегической игре Го, а также в таких сложных видеоиграх, как CS:GO и Dota 2 (Deep Reinforcement Learning)
- Самоуправляемые автомобили (компьютерное зрение)
- Распознавание речи (например, Siri) и машинный перевод (обработка естественного языка)
- Даже создание видеороликов, на которых люди делают и говорят то, чего они никогда не делали (DeepFakes - потенциально опасное применение глубокого обучения).
Мы начнем с самых простых моделей машинного обучения и перейдем к современным концепциям. Попутно вы узнаете обо всех основных архитектурах глубокого обучения, таких как глубокие нейронные сети, конволюционные нейронные сети (обработка изображений) и рекуррентные нейронные сети (данные последовательности).
Текущие проекты включают:
- Обработка естественного языка (NLP)
- Рекомендательные системы
- Трансферное обучение для компьютерного зрения
- Генеративные адверсарные сети (GAN)
- Бот для торговли акциями на основе глубокого обучения с подкреплением
Этот курс рассчитан на студентов, которые хотят учиться быстро, но есть и "углубленные" разделы на случай, если вы захотите немного углубиться в теорию (например, что такое функция потерь и каковы различные типы подходов градиентного спуска).Я исхожу из того, что даже если вы не на 100% владеете математическими понятиями, вы все равно сможете это сделать! В этом курсе мы больше сосредоточимся на библиотеке PyTorch, а не на выводе математических уравнений. Для этого у меня уже есть куча курсов, так что нет необходимости повторять это здесь.
Примечание инструктора: Этот курс ориентирован на широту, а не на глубину, в нем меньше теории в пользу создания более крутых вещей. Если вы ищете более насыщенный теорией курс, то это не он. Вообще, для каждой из этих тем (рекомендательные системы, обработка естественного языка, обучение с подкреплением, компьютерное зрение, GANs и т.д.) у меня уже есть курсы, посвященные только этим темам.
Чему вы научитесь:
- Искусственные нейронные сети (ИНС) / Глубокие нейронные сети (ГНС)
- Прогнозирование доходности акций
- Понимание важных основ OpenAI ChatGPT, GPT-4, DALL-E, Midjourney и Stable Diffusion
- Трансферное обучение для создания современных классификаторов изображений
- Демонстрация закона Мура с помощью кода
- Обработка естественного языка (NLP) с помощью глубокого обучения
- Рекуррентные нейронные сети (RNNs)
- Конволюционные нейронные сети (CNN)
- Распознавание изображений
- Рекомендательные системы
- GANs (Generative Adversarial Networks)
- Как построить бота для торговли акциями с глубоким обучением с подкреплением
- Компьютерное зрение
- Прогнозирование временных рядов
Lazy Programmer Inc.
Ленивый программист - опытный онлайн-педагог с непоколебимой страстью к распространению знаний. Имея более чем 10-летний опыт работы, он произвел революцию в области науки о данных и машинного обучения, покорив аудиторию по всему миру своими комплексными курсами и учебными пособиями.
Обладая многопрофильным образованием, Ленивый программист имеет замечательный дуэт магистерских степеней. Первым делом он занялся компьютерной инженерией, специализируясь на машинном обучении и распознавании образов. Затем, не зная границ, он отправился в сферу статистики, изучая ее применение в финансовом инжиниринге.
Признанный первопроходцем в своей области, "ленивый программист" быстро освоил возможности глубокого обучения, когда оно еще только зарождалось. Будучи одним из первопроходцев, он бесстрашно взялся за организацию одного из первых онлайн-курсов по глубокому обучению, что позволило ему занять лидирующие позиции в отрасли.
За пределами сферы образования Ленивый программист обладает бесценным практическим опытом, который сформировал его знания. Его работа в области интернет-рекламы и цифровых медиа принесла поразительные результаты: он поднял на новую высоту показатели кликов и конверсии, а также увеличил доходы компаний, в которых он работал, на миллионы долларов. Как инженер-программист полного цикла, он хорошо знаком с целым рядом бэкенд- и веб-технологий, включая Python, Ruby on Rails, C++, Scala, PHP, Javascript, SQL, большие данные, Spark и Redis.
Хотя его достижения в области науки о данных и машинного обучения поражают воображение, интеллектуальная любознательность Ленивого программиста выходит далеко за рамки этих областей. Его стремление к знаниям заставляет его исследовать такие разнообразные области, как открытие лекарственных препаратов, биоинформатика и алгоритмическая торговля. Вникая в сложности и тонкости этих областей, он стремится раскрыть их потенциал и внести свой вклад в их развитие.
Благодаря неизменной приверженности своим студентам и склонности к упрощению сложных концепций, "Ленивый программист" является влиятельной фигурой в сфере онлайн-образования. Благодаря своим курсам по науке о данных, машинному обучению, глубокому обучению и искусственному интеллекту он помогает начинающим студентам уверенно ориентироваться в запутанном ландшафте этих дисциплин.
Как автор, наставник и новатор, "Ленивый программист" оставил неизгладимый след в мире науки о данных, машинного обучения и не только. Благодаря своей способности разъяснять самые сложные концепции он продолжает формировать новое поколение специалистов по изучению данных и вдохновляет множество людей на собственные интеллектуальные путешествия.
Lazy Programmer Team
Ленивый программист - опытный онлайн-педагог с непоколебимой страстью к распространению знаний. Имея более чем 10-летний опыт работы, он произвел революцию в области науки о данных и машинного обучения, покорив аудиторию по всему миру своими комплексными курсами и учебными пособиями.
Обладая многопрофильным образованием, Ленивый программист имеет замечательный дуэт магистерских степеней. Первым делом он занялся компьютерной инженерией, специализируясь на машинном обучении и распознавании образов. Затем, не зная границ, он отправился в сферу статистики, изучая ее применение в финансовом инжиниринге.
Признанный первопроходцем в своей области, "ленивый программист" быстро освоил возможности глубокого обучения, когда оно еще только зарождалось. Будучи одним из первопроходцев, он бесстрашно взялся за организацию одного из первых онлайн-курсов по глубокому обучению, что позволило ему занять лидирующие позиции в отрасли.
За пределами сферы образования Ленивый программист обладает бесценным практическим опытом, который сформировал его знания. Его работа в области интернет-рекламы и цифровых медиа принесла поразительные результаты: он поднял на новую высоту показатели кликов и конверсии, а также увеличил доходы компаний, в которых он работал, на миллионы долларов. Как инженер-программист полного цикла, он хорошо знаком с целым рядом бэкенд- и веб-технологий, включая Python, Ruby on Rails, C++, Scala, PHP, Javascript, SQL, большие данные, Spark и Redis.
Хотя его достижения в области науки о данных и машинного обучения поражают воображение, интеллектуальная любознательность Ленивого программиста выходит далеко за рамки этих областей. Его стремление к знаниям заставляет его исследовать такие разнообразные области, как открытие лекарственных препаратов, биоинформатика и алгоритмическая торговля. Вникая в сложности и тонкости этих областей, он стремится раскрыть их потенциал и внести свой вклад в их развитие.
Благодаря неизменной приверженности своим студентам и склонности к упрощению сложных концепций, "Ленивый программист" является влиятельной фигурой в сфере онлайн-образования. Благодаря своим курсам по науке о данных, машинному обучению, глубокому обучению и искусственному интеллекту он помогает начинающим студентам уверенно ориентироваться в запутанном ландшафте этих дисциплин.
Как автор, наставник и новатор, "Ленивый программист" оставил неизгладимый след в мире науки о данных, машинного обучения и не только. Благодаря своей способности разъяснять самые сложные концепции он продолжает формировать новое поколение специалистов по изучению данных и вдохновляет множество людей на собственные интеллектуальные путешествия.
Подробная информация:
Продающая страница:
https://www.udemy.com/course/pytorch-deep-learning/Продолжительность: 24.5 ч.
Язык: Английский + Английские субтитры.
Бонус от Организатора: Русские субтитры + Русские аудио дорожки машинный перевод + для удобства воспроизведения добавлена отдельная папка с сшитыми видео файлами (Русская аудио дорожка + видео файл) [Premium Ai].
*Аудио перевод произведён с синхронизацией таймингов.