Trinity
Администратор
- Регистрация
- 10.07.21
- Сообщения
- 28.090
- Реакции
- 367.795
Последние темы автора:
[Apeiron] Изменения как искусство (занятие 2) (2024)
[EduNote] Современный подход - ПРЛ или кПТСР. (2024)
[artterapia] 27 Международная научно-практическая конференция «Арт-терапия...
[Первая школа биохакинга] Гайд по экосредствам. Экосредства для уборки...
[Точка интеллекта] Удовольствие от чтения - русская классика. II цикл. Иван...
[EduNote] Современный подход - ПРЛ или кПТСР. (2024)
[artterapia] 27 Международная научно-практическая конференция «Арт-терапия...
[Первая школа биохакинга] Гайд по экосредствам. Экосредства для уборки...
[Точка интеллекта] Удовольствие от чтения - русская классика. II цикл. Иван...
[linkedin] PyTorch Essential Training: глубокое обучение (2023)
PyTorch быстро становится одной из самых популярных сред глубокого обучения, а также обязательным навыком в вашем наборе инструментов искусственного интеллекта. Он получил признание лидеров отрасли благодаря глубокой интеграции с Python; его интеграция с ведущими облачными платформами, включая Amazon SageMaker и Google Cloud Platform; и его вычислительные графики, которые можно определить на лету. В этом курсе присоединяйтесь к Джонатану Фернандесу, который погружается в основы глубокого обучения с использованием PyTorch. Начиная с работающей модели распознавания изображений, он показывает, как различные компоненты подходят и работают в тандеме — от тензоров, функций потерь и автоградации до устранения неполадок в сети PyTorch.
Материал на английском языке
Подробнее:
PyTorch быстро становится одной из самых популярных сред глубокого обучения, а также обязательным навыком в вашем наборе инструментов искусственного интеллекта. Он получил признание лидеров отрасли благодаря глубокой интеграции с Python; его интеграция с ведущими облачными платформами, включая Amazon SageMaker и Google Cloud Platform; и его вычислительные графики, которые можно определить на лету. В этом курсе присоединяйтесь к Джонатану Фернандесу, который погружается в основы глубокого обучения с использованием PyTorch. Начиная с работающей модели распознавания изображений, он показывает, как различные компоненты подходят и работают в тандеме — от тензоров, функций потерь и автоградации до устранения неполадок в сети PyTorch.
Материал на английском языке
Подробнее:
Скачать:Для просмотра ссылок необходимо выполнить Вход или Регистрация
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.