Ускоренный курс PyTorch

Градиентный спуск, который раньше требовал написания десятков строк кода вручную, в PyTorch автоматизируется с помощью Autograd и встроенных инструментов оптимизации. Курс дает фундамент для работы с фреймворком: от базовых манипуляций с тензорами до создания полноценных пайплайнов обучения нейронных сетей.

Внутри разбираются:

• Математические операции с тензорами и их конвертация из массивов NumPy.
• Вычисление градиентов через Autograd и работа алгоритма обратного распространения ошибки (Backpropagation).
• Автоматизация процесса обучения: замена ручной реализации линейной регрессии на готовые классы PyTorch.
• Эффективная обработка данных: использование классов Dataset и DataLoader для пакетного обучения (batches) и работа со встроенными датасетами.

Материал ориентирован на тех, кто хочет освоить инструменты глубокого обучения и перейти от теоретических расчетов к автоматизированной разработке моделей.