The course will teach you how to develop deep learning models using Pytorch. The course will start with Pytorch's tensors and Automatic differentiation package. Then each section will cover different models starting off with fundamentals such as Linear Regression, and logistic/softmax regression. Followed by Feedforward deep neural networks, the role of different activation functions, normalization and dropout layers. Then Convolutional Neural Networks and Transfer learning will be covered. Finally, several other Deep learning methods will be covered. Learning Outcomes: After completing this course, learners will be able to: • explain and apply their knowledge of Deep Neural Networks and related machine learning methods • know how to use Python libraries such as PyTorch for Deep Learning applications • build Deep Neural Networks using PyTorch
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung IBM AI Engineering Zertifikat über berufliche Qualifikation
Deep Neural Networks with PyTorch
von
Über diesen Kurs
100 % online
Kurs 4 von 6 in
Flexible Fristen
Stufe „Mittel“
Ca. 21 Stunden zum Abschließen
Englisch
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
Tensor and Datasets
Linear Regression
Linear Regression PyTorch Way
Multiple Input Output Linear Regression
Logistic Regression for Classification
Softmax Rergresstion
Shallow Neural Networks
Top-Bewertungen von Deep Neural Networks with PyTorch
Awesome! This course gives me the basic workflow for using machine learning technique in my research! The materials in the form of Jupyter lab really help!
Very Clear explanation and rich labs. The quiz can be more challenging
Dozent
Joseph Santarcangelo
Ph.D., Data Scientist at IBMÜber IBM
Über den IBM AI Engineering Zertifikat über berufliche Qualifikation
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
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Wie erfolgen Rückerstattungen?
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