PyTorch est une bibliothèque Python de Machine Learning open source, particulièrement appréciée pour sa flexibilité et sa facilité d'utilisation, permettant aux chercheurs et aux développeurs de construire des modèles de Deep Learning complexes.

Dans cette formation, vous allez apprendre à exploiter des données et à développer un réseau de neurones  avec PyTorch.

Après avoir installé l’environnement de travail avec toutes les dépendances nécessaires pour travailler avec PyTorch, vous verrez comment créer et utiliser les tensors. Vous découvrirez comment activer le calcul du gradient et comment il se propage à travers un ensemble de tensors liés entre eux par des fonctions mathématiques.

Pour finir, vous utiliserez PyTorch pour développer des réseaux de neurones.

• Durée totale01h31
• Introduction à PyTorch
  • Prérequis00:41
  • Pourquoi PyTorch ?02:34
  • Installer et tester l'environnement de développement06:04
  • Tester PyTorch01:29
• Développer un réseau de neurones avec PyTorch
  • Utiliser les tensors08:29
  • Manipuler les tensors05:54
  • Calculer avec les tensors 05:08
  • Comprendre le lien entre PyTorch et Numpy06:05
  • Utiliser Pandas avec PyTorch02:03
  • Calculer le gradient avec Autograd10:13
  • Personnaliser la fonction loss08:08
• Exploiter les données PyTorch
  • Développer un réseau de neurones avec PyTorch10:13
  • Chargement des données avec PyTorch05:13
  • Développer un modèle de reconnaissance d'objets à partir d'images05:01
  • Evaluer un réseau de neurones03:56
  • Développer un réseau de neurones complexe avec PyTorch06:06
  • Chargement et exploitation d'un réseau de neurones existant03:12
  • Conclusion01:00