Загрузка страницы

Семинар. Введение в библиотеку Pytorch

Занятие ведёт Александр Миленькин.

Ссылка на материалы занятия: https://drive.google.com/drive/folders/10aPKRB7e_NzKJoi_lM0d8GPnaPytr6gs?usp=sharing
---
Deep Learning School при ФПМИ МФТИ
Каждые полгода мы запускаем новую итерацию нашего двухсеместрового практического онлайн-курса по глубокому обучению. Наборы проводятся в августе-сентябре и январе-феврале.

Поддержать канал можно по ссылке https://www.dlschool.org/donate

За нашими новостями можно следить здесь:

Наш канал в TG: https://t.me/deep_learning_school_news
Официальный сайт: https://www.dlschool.org
Официальная группа ВК: https://vk.com/dlschool_mipt
Github-репозиторий: https://github.com/DLSchool/dlschool

ФПМИ МФТИ

Официальный сайт: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/
Магистратура: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/master/
Онлайн-магистратура "Современная комбинаторика": http://omscmipt.ru/
Онлайн-магистратура "Цифровая экономика": http://digec.online/
Лаборатории ФПМИ: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/labs/

Видео Семинар. Введение в библиотеку Pytorch канала Deep Learning School
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
3 ноября 2021 г. 16:39:26
00:51:30
Другие видео канала
Лекция. Сверточные нейронные сети.Лекция. Сверточные нейронные сети.[4] Image dataset preparation in PyTorch (Dataloaders and Transforms)[4] Image dataset preparation in PyTorch (Dataloaders and Transforms)Deep Learning With PyTorch - Full CourseDeep Learning With PyTorch - Full CourseУчимся обучать нейронные сети, за 30 минут от теории до практики.Учимся обучать нейронные сети, за 30 минут от теории до практики.Семинар 1. Введение в машинное обучение.Семинар 1. Введение в машинное обучение.Лекция. TTS: введение и акустические моделиЛекция. TTS: введение и акустические моделиЛекция и семинар по Kaggle (21.12.2019)Лекция и семинар по Kaggle (21.12.2019)Библиотеки Для Машинного Обучения: Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch | В Чём Разница?Библиотеки Для Машинного Обучения: Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch | В Чём Разница?NLP cookbook: анализируем тексты на Python с минимальными знаниями о машинном обученииNLP cookbook: анализируем тексты на Python с минимальными знаниями о машинном обученииСеминар. Нейронная сеть на PytorchСеминар. Нейронная сеть на Pytorch11. Сегментация изображений с помощью нейросетей11. Сегментация изображений с помощью нейросетейМашинное обучение. Семинар 9. PyTorch practice, hints and DataloadersМашинное обучение. Семинар 9. PyTorch practice, hints and Dataloaders1. Инструменты для DL, основы Python: семинар1. Инструменты для DL, основы Python: семинарЛекция. Регуляризация в Deep LearningЛекция. Регуляризация в Deep LearningЛекция. Задачи компьютерного зрения.Лекция. Задачи компьютерного зрения.Лекция 1. Введение в машинное обучение.Лекция 1. Введение в машинное обучение.Deep learning на пальцах 2 - Элементы машинного обученияDeep learning на пальцах 2 - Элементы машинного обученияHOW TO: Install PyTorch (with GPU) in Windows 10 (2021)HOW TO: Install PyTorch (with GPU) in Windows 10 (2021)Мастер-класс "Нейронная сеть с 0. PyTorch"Мастер-класс "Нейронная сеть с 0. PyTorch"
Яндекс.Метрика