Deep Learning with PyTorch
PyTorch ဖြင့် tensor, autograd, backpropagation အခြေခံမှ CNN, RNN, attention, transformer အထိ သင်ပေးပြီး image classifier, text classifier, mini transformer hands-on projects များပါဝင်သော Deep Learning tutorial ၂၅ ခန်း။
25 သင်ခန်းစာများ · 750 မိနစ် · Learning Platform Editorial Team
လက်ထဲမှာ ဘာရှိရင် ရပြီ
- PyTorch install လုပ်ထားသော Python 3 (ဒီ course ရဲ့ example အားလုံးအတွက် CPU-only လုံလောက်သည်)
- Code editor (VS Code အကြံပြု)
- GPU (သို့) paid cloud account မလိုအပ်ပါ — example အားလုံး CPU ပေါ်မှာ run နိုင်သည်၊ ခဏနှေးမည်ပါ
မစခင် ဒီလောက်ပဲ သိထားပါ
- Python နှင့် NumPy/pandas အခြေခံ (ဒီ site ရဲ့ Python, NumPy, pandas course များက ဖုံးလွှမ်းထားသည်)
- Machine Learning Basics course ရဲ့ idea များ (train/test split, overfitting) ကို ကြိုသိရင် အထောက်အကူဖြစ်သော်လည်း မလိုအပ်ပါ
- High-school level function/derivative math — calculus ကို လိုအပ်တဲ့နေရာမှာ ဒီ course ကိုယ်တိုင်က ရှင်းပြပေးမည်
- Deep learning (သို့) PyTorch အတွေ့အကြုံ မလိုအပ်ဘဲ စတင်နိုင်သည်
ဒီသင်တန်းပြီးရင် ကိုယ်ဘာလုပ်တတ်မလဲ
- Tensor, autograd, backpropagation ကို ရှင်းပြနိုင်ပြီး training loop ကို အစကနေ implement လုပ်နိုင်ခြင်း
- PyTorch ဖြင့် feedforward, convolutional, recurrent neural network များ ဆောက်/train နိုင်ခြင်း
- Overfitting ကို ရှာဖွေနိုင်ပြီး regularization, normalization, learning-rate scheduling ကို မှန်ကန်စွာ အသုံးချနိုင်ခြင်း
- ယနေ့ LLM များရဲ့ engine ဖြစ်တဲ့ attention mechanism နှင့် transformer architecture ကို ရှင်းပြနိုင်ခြင်း
- မှန်ကန်တဲ့ metric ဖြင့် model evaluate လုပ်နိုင်ပြီး trained model ကို save/load/deploy နိုင်ခြင်း
- Image classifier, text classifier, mini transformer လို real deep learning project ငယ်လေးများ ဆောက်/test နိုင်ခြင်း