Building Deep Learning Solutions with PyTorch (Path)

PyTorch 是 Facebook 为 Python 编程语言开发的开源机器学习和深度学习库。这项技能教你如何应用和部署 PyTorch 来解决常见问题领域，例如图像分类、风格迁移、自然语言处理和预测分析。

• 构建您的第一个 PyTorch 项目，学习库背后的基本概念及其运作方式，并将您的知识应用到云中。
• 将 PyTorch 应用于常见的深度学习问题领域。
• 使用 PyTorch 创建预测分析模型，应用迁移学习技术，并在生产中部署和监控您的模型。

此路径中的课程

A1。PyTorch 的基础（Janani Ravi，2019）
A2。构建您的第一个 PyTorch 解决方案（Janani Ravi，2019 年）
A3。在云端使用 PyTorch。PyTorch 手册 (Janani Ravi, 2019)
B1。使用 PyTorch 进行图像分类 (Janani Ravi, 2019)
B2。使用 PyTorch 进行样式迁移 (Janani Ravi, 2019)
B3。使用 PyTorch 进行自然语言处理 (Janani Ravi, 2019)
C1。用迁移学习加速深度学习。PyTorch 手册 (Janani Ravi, 2019)
C2。使用 PyTorch 进行预测分析 (Janani Ravi, 2020)
C3。在生产中部署 PyTorch 模型。PyTorch 手册（Janani Ravi，2019 年）

PyTorch is an open-source machine learning and deep learning library developed at Facebook for the Python programming language. This skill teaches you how to apply and deploy PyTorch to address common problem domains, such as image classification, style transfer, natural language processing, and predictive analytics.

• Build your first PyTorch project, learning the underlying concepts behind the library and how it operates, and apply your knowledge in the Cloud.
• Apply PyTorch to common deep learning problem domains.
• Use PyTorch to create predictive analytics models, apply transfer learning techniques, and deploy and monitor your models in production.

Courses in this path

A1. Foundations of PyTorch (Janani Ravi, 2019)
A2. Building Your First PyTorch Solution (Janani Ravi, 2019)
A3. Using PyTorch in the Cloud. PyTorch Playbook (Janani Ravi, 2019)
B1. Image Classification with PyTorch (Janani Ravi, 2019)
B2. Style Transfer with PyTorch (Janani Ravi, 2019)
B3. Natural Language Processing with PyTorch (Janani Ravi, 2019)
C1. Expediting Deep Learning with Transfer Learning. PyTorch Playbook (Janani Ravi, 2019)
C2. Predictive Analytics with PyTorch (Janani Ravi, 2020)
C3. Deploying PyTorch Models in Production. PyTorch Playbook (Janani Ravi, 2019)