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掌握 PyTorch 的深度学习。学习使用 PyTorch 为各种 AI 应用构建和训练神经网络。

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    C

    Coursera

    Machine Learning with Scikit-learn, PyTorch & Hugging Face

    您将获得的技能: Generative AI, Supervised Learning, Generative Model Architectures, Unsupervised Learning, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, LLM Application, Applied Machine Learning, Data Collection, Machine Learning Algorithms, OpenAI, Feature Engineering, Data Ethics, Dimensionality Reduction, MLOps (Machine Learning Operations), Machine Learning, Multimodal Prompts, Data Processing, Network Architecture

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    神经网络和 PyTorch 简介

    您将获得的技能: 概率与统计, 机器学习, 回归分析, 张力流, 数据操作, 人工神经网络, 预测建模, PyTorch(机器学习库), 深度学习

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    1869 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    P

    Packt

    PyTorch Ultimate 2024 - From Basics to Cutting-Edge

    您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Natural Language Processing, Deep Learning, Generative AI, Artificial Neural Networks, Computer Vision, Machine Learning, Machine Learning Methods, Supervised Learning, Artificial Intelligence, Dimensionality Reduction, Text Mining, Network Model, Unsupervised Learning, Python Programming, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Regression Analysis, Google Cloud Platform, Data Processing, Software Installation

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    53 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    使用 PyTorch 进行深度学习

    您将获得的技能: 机器学习, 监督学习, 人工神经网络, 网络架构, 计算机视觉, PyTorch(机器学习库), 深度学习

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    68 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow

    您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Reinforcement Learning, Unsupervised Learning, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Generative AI, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Image Analysis, Computer Vision, Artificial Intelligence, Machine Learning, Regression Analysis, Network Architecture, Network Model, Predictive Modeling, Natural Language Processing, Probability & Statistics

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    4023 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    用于数据科学、人工智能和开发的 Python

    您将获得的技能: 数据分析, Pandas(Python 软件包), JSON, 数据导入/导出, 数据操作, 编程原则, 计算机编程, 网页抓取, 自动化, 数据结构, 应用编程接口 (API), Python 程序设计, 还原式 API, 数据处理, 脚本, Jupyter, NumPy, 面向对象编程(OOP)

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    D
    S

    多位教师

    机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 数据伦理, 监督学习, 分类与回归树 (CART), 无监督学习, 人工智能, 决策树学习, 张力流, 负责任的人工智能, NumPy, 强化学习, 随机森林算法, Python 程序设计, 预测建模, 应用机器学习, Jupyter, 功能工程, 人工智能和机器学习(AI/ML), Scikit-learn (机器学习库), 深度学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    3.6万 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    P

    Packt

    Foundations and Core Concepts of PyTorch

    您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Deep Learning, Machine Learning, Supervised Learning, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence, Python Programming, Regression Analysis, Software Installation, System Configuration, Development Environment, Performance Tuning

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    37 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera Project Network

    Deep Learning with PyTorch : Image Segmentation

    您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Image Analysis, Deep Learning, Computer Vision, Python Programming

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    218 条评论

    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    IBM 人工智能工程

    您将获得的技能: 机器学习, Machine Learning 方法, 大型语言模型, 张力流, 无监督学习, 人工神经网络, Python 程序设计, 生成式 AI 代理, 强化学习, 监督学习, 数据科学, Keras(神经网络库), 功能工程, LLM 申请, Prompt Engineering, 生成式人工智能, 应用机器学习, 自然语言处理, PyTorch(机器学习库), 深度学习

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    2.1万 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    生成式人工智能:介绍与应用

    您将获得的技能: 机器学习, ChatGPT, AI 产品战略, 人工智能和机器学习(AI/ML), 生成式人工智能, 深度学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    3487 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    深度学习

    您将获得的技能: 机器学习, 调试, MLOps(机器学习 Operator), 大型语言模型, 人工智能, 监督学习, 张力流, Python 程序设计, 人工神经网络, 计算机视觉, 数据驱动的决策制定, 应用机器学习, 性能调整, 自然语言处理, 人工智能和机器学习(AI/ML), PyTorch(机器学习库), 生成式人工智能, Keras(神经网络库), 图像分析, 深度学习

    攻读学位

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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计算机视觉项目
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总之,以下是 10 最受欢迎的 pytorch 课程

  • Machine Learning with Scikit-learn, PyTorch & Hugging Face: Coursera
  • 神经网络和 PyTorch 简介: IBM
  • PyTorch Ultimate 2024 - From Basics to Cutting-Edge: Packt
  • 使用 PyTorch 进行深度学习: IBM
  • IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow: IBM
  • 用于数据科学、人工智能和开发的 Python: IBM
  • 机器学习: DeepLearning.AI
  • Foundations and Core Concepts of PyTorch: Packt
  • Deep Learning with PyTorch : Image Segmentation : Coursera Project Network
  • IBM 人工智能工程: IBM

关于 Pytorch 的常见问题

PyTorch 是一个深度学习框架,同时也是一个快速、灵活的深度学习研究平台。 这个 Python 软件包基于 Torch,后者是一个基于 Lua 的开源机器学习软件包。 它提供与 NumPy 类似的张量计算,但具有更强大的 GPU 加速功能。 它还加快了从原型设计到生产的过程。 它于 2017 年由 Facebook 人工智能研究团队首次推出,并在业余爱好者和专业人士中广受欢迎,这主要是因为它采用了直观的方法和易于理解的模块化流程,使构建和实验深度学习架构变得更加容易。 ‎

如果你对深度学习充满热情,并希望代码简单易懂,PyTorch 是一个很好的学习框架。 它与 Python 协同工作,而不是制造摩擦。 此外,它还提供了一长串优化程序和简单的数据加载技术,上手非常容易。 如果你对创建自然语言处理、计算机视觉或人工智能领域的应用程序感兴趣,PyTorch 将是你的有力竞争者。 PyTorch 界面简单,应用程序接口功能强大,而且可以在 Windows 和 Linux 上运行,因此能为开发人员提供更高的工作效率。 ‎

如果你是一名有抱负的机器学习工程师、数据科学家、计算机工程师、数据分析师或计算化学家,打好 PyTorch 的坚实基础,你就能踏上自己选择的职业道路。 研究人员非常依赖 PyTorch,用它来创建动态图,它已逐渐成为机器学习会议上的首选框架。 学习 PyTorch 并熟练使用它对各种职业选择都很有用。 对于学生和任何涉足机器学习的人来说,它也是必不可少的。 ‎

在线课程将课堂学习和实践经验相结合,让您牢固掌握线性回归、人工神经网络和数据科学等基础知识,同时还能磨练您的技能。 通过 Coursera 上的在线课程,您可以接触到各种 PyTorch 主题,从初级课程和指导项目到由 IBM 等行业领导者提供的专业证书课程。 通过选择在线 PyTorch 课程,您可以更灵活地按照自己的节奏学习,从而更容易在繁忙的生活中安排课程。 ‎

在线 PyTorch 课程提供了一种方便灵活的方式来提高您的知识或学习新的 PyTorch 技能。 从顶级大学和行业领导者提供的各种 PyTorch 课程中选择适合不同技能水平的课程。 ‎

当您希望提高员工的 PyTorch 技能时,选择一门符合他们当前能力和学习目标的课程至关重要。 我们的 "技能仪表板 "是一个非常有价值的工具,可用于确定技能差距并选择最合适的课程以有效提高技能。 如需全面了解我们的课程如何让您的员工受益,请浏览我们提供的企业解决方案。 点击此处了解更多有关Coursera for Business 定制课程的信息。 ‎

PyTorch 开发人员认证可以验证您使用 PyTorch 构建和训练深度学习模型的能力。该考试由 PyTorch 基金会提供,涵盖了张量、模型训练和计算机视觉等主题。Coursera 上来自 IBM 的 Deep Learning with PyTorch、Keras 和 Tensorflow等课程可以帮助你通过实践经验做好准备。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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