PyTorch in Practice: An Applications-First Approach (LFD473)

このコースは、PyTorch に深層学習モデル (特にコンピューター ビジョンと自然言語処理の事前トレーニング モデル) を追加して、アプリケーションのプロトタイプを迅速に作成してデプロイしたいと考えている機械学習の実践者向けに設計されています。

このコースは、モデル クラス、データセット、データ ローダー、トレーニング ループなどの PyTorch の概要から始まります。次に、転移学習の役割と能力、およびそれを事前トレーニングされたモデルで使用する方法について説明します。実践的なラボ演習では、画像分類、オブジェクト検出、感情分析、テキスト分類、テキストの生成/完成などの複数のトピックを取り上げます。学習者はまた、データを使用して既存のモデルを微調整し、サードパーティ API を活用します。

このコースでは、コンピューター ビジョンと自然言語処理タスク用の事前学習済みモデルの豊富な PyTorch や Hugging Face エコシステムを使用して、ディープ ラーニング モデルを訓練および微調整するための実践的な経験を提供します。さらに、TorchServe を使用してプロトタイプ アプリケーションをデプロイし、アプリケーションを迅速に検証してデモすることができます。