Este é o aplicativo Linux denominado Deep Learning with PyTorch, cuja versão mais recente pode ser baixada como DLSP19.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado Deep Learning with PyTorch com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.
- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.
SCREENSHOTS
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Aprendizado profundo com PyTorch
DESCRIÇÃO
Este curso aborda as técnicas mais recentes em aprendizagem profunda e aprendizagem de representação, com foco em aprendizagem profunda supervisionada e não supervisionada, métodos de incorporação, aprendizagem métrica, redes convolucionais e recorrentes, com aplicações para visão computacional, compreensão de linguagem natural e reconhecimento de fala. Os pré-requisitos incluem DS-GA 1001 Intro to Data Science ou um curso de aprendizado de máquina de pós-graduação. Para poder seguir os exercícios, você vai precisar de um laptop com Miniconda (uma versão mínima do Anaconda) e vários pacotes Python instalados. A instrução a seguir funcionaria como está para usuários de Mac ou Ubuntu Linux, usuários de Windows precisariam instalar e trabalhar no terminal Git BASH. O JupyterLab tem um tema escuro selecionável integrado, portanto, você só precisa instalar algo se quiser usar a interface clássica do notebook.
Funcionalidades
- Os Jupyter Notebooks são usados ao longo das palestras para exploração e visualização de dados interativos
- Este repositório de notebook agora tem um site complementar
- Noções básicas de aprendizagem supervisionada, redes neurais e aprendizagem profunda
- Rede neural convolucional e suas aplicações
- Truques de regularização, truques de otimização e compreensão de como funciona o aprendizado profundo
- Visualização da transformação de parâmetros de redes neurais e conceitos fundamentais de convolução
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/deep-l-with-pytorch.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.