Esta es la aplicación de Linux llamada Deep Learning with PyTorch cuya última versión se puede descargar como DLSP19.zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada Deep Learning con PyTorch con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
CAPTURAS DE PANTALLA:
Aprendizaje profundo con PyTorch
DESCRIPCIÓN:
Este curso se ocupa de las últimas técnicas en aprendizaje profundo y aprendizaje de representación, centrándose en aprendizaje profundo supervisado y no supervisado, métodos de integración, aprendizaje métrico, redes convolucionales y recurrentes, con aplicaciones para visión por computadora, comprensión del lenguaje natural y reconocimiento de voz. Los requisitos previos incluyen DS-GA 1001 Introducción a la ciencia de datos o un curso de aprendizaje automático a nivel de posgrado. Para poder seguir los ejercicios, necesitará una computadora portátil con Miniconda (una versión mínima de Anaconda) y varios paquetes de Python instalados. La siguiente instrucción funcionaría como está para los usuarios de Mac o Ubuntu Linux, los usuarios de Windows necesitarían instalar y trabajar en el terminal Git BASH. JupyterLab tiene un tema oscuro seleccionable incorporado, por lo que solo necesita instalar algo si desea utilizar la interfaz clásica de la computadora portátil.
Caracteristicas
- Los cuadernos de Jupyter se utilizan a lo largo de las conferencias para la exploración y visualización interactiva de datos.
- Este repositorio de cuadernos ahora tiene un sitio web complementario
- Conceptos básicos del aprendizaje supervisado, las redes neuronales y el aprendizaje profundo
- Red neuronal convolucional y sus aplicaciones
- Trucos de regularización, trucos de optimización y comprensión de cómo funciona el aprendizaje profundo
- Visualización de la transformación de parámetros de redes neuronales y conceptos fundamentales de convolución.
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/deep-l-with-pytorch.mirror/. Se ha alojado en OnWorks para poder ejecutarlo online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.