Construisons un projet d’apprentissage en profondeur à partir de zéro | tutoriel pratique

🙋‍♂️ Nous lancerons un programme exclusif de certification à temps partiel axé sur la carrière appelé “Zero-to-Data Analyst Training Camp” le 15 mars 2021, limité à 100 participants. Apprenez-en plus et inscrivez-vous ici : Lien de référence – Cahiers créés lors du séminaire : – Guides et ensembles de données pour les projets d’apprentissage en profondeur : – Cours de certification gratuit pour l’apprentissage en profondeur à l’aide de PyTorch : dans ce séminaire pratique en direct, nous allons construire un projet d’apprentissage en profondeur à partir de gratter en 2,5-3 heures. Vous pouvez créer votre propre projet en suivant les étapes ci-dessous. Participez à notre cours de certification gratuit “Deep Learning with PyTorch: From Zero to GAN” pour acquérir les compétences requises : ensemble de données du séminaire. Image radiographique thoracique (pneumonie)-Fruit 360-Flower Recognition-Malaria Cell Image Data Set-Intel Classification des images – Meilleures œuvres d’art de tous les temps – Attributs CelebFaces (CelebA) Ensemble de données – Ensembles de données ouverts – Voici le plan du séminaire : 📄 Trouvez des ensembles de données non structurés intéressants en ligne (images, texte, audio, etc.) ❓ Identifiez les types de problèmes : Régression, classification, modélisation générative, etc. 🤔 Déterminez le type de réseau de neurones dont vous avez besoin : entièrement connecté, convolution, boucle, etc. 🛠 Préparer l’ensemble de données pour l’entraînement (configurer les lots, appliquer les améliorations et les transformations) 🔃 Définir l’architecture réseau et définir la boucle d’entraînement Utiliser l’ensemble de validation/test pour entraîner le modèle et évaluer ses performances 🧪 Essayer différentes architectures réseau, hyperparamètres et Technologie de régularisation 📰 Enregistrez et publiez votre travail dans Jupyt. Carnets ou articles de blog. Consultez ces projets pour vous inspirer • Utilisez la classification d’images pour la détection aveugle : • Utilisez GAN pour générer de nouvelles œuvres : • Utilisez PyTorch pour la prédiction du cadre de délimitation : • Effectuez des enregistrements environnementaux Catégorie : Le séminaire a été organisé par le professeur Aakash NS, co-fondateur et PDG de Qiao Wei’an. Avant cela, Aakash a travaillé comme ingénieur logiciel (API et plateforme de données) chez Twitter en Irlande et à San Francisco, et est diplômé de l’Indian Institute of Technology de Mumbai. Il est également un blogueur passionné, un contributeur open source et un éducateur en ligne. -Apprenez la science des données de la bonne manière tout en interagissant avec la communauté mondiale d’apprenants partageant les mêmes idées. Recevez les dernières nouvelles sur l’apprentissage automatique et des mises à jour sur nos contacts professionnels. Abonnez-vous à de nouvelles vidéos sur l’intelligence artificielle #DeepLearning #Project #PyTorch #Walkthrough # DataScience #CNN #ImageClassification #GANs #MachineLearning.