Apprenez les concepts fondamentaux et avancés nécessaires pour travailler efficacement avec PyTorch. Acquérez une compréhension solide des tenseurs, y compris leur création, manipulation et remodelage. Explorez les notions essentielles de gradients, rétropropagation et régression linéaire avant d’aborder la gestion des ensembles de données. Maîtrisez les compétences requises pour construire, entraîner et évaluer des réseaux de neurones.

Découvrez les fondamentaux de PyTorch, en mettant l'accent sur les tenseurs, la structure de données centrale utilisée pour les calculs. Vous apprendrez la création de tenseurs, l'initialisation aléatoire, les opérations mathématiques et la manipulation des formes.

Explorez les concepts clés pour l'entraînement des modèles dans PyTorch, y compris le calcul des gradients et la rétropropagation sur plusieurs étapes. Maîtrisez la régression linéaire en tant que modèle fondamental d'apprentissage automatique et découvrez la gestion efficace des ensembles de données.

Découvrez comment construire, entraîner et évaluer des réseaux neuronaux à l'aide de PyTorch. Vous apprendrez à définir un réseau neuronal simple à propagation avant, à optimiser ses paramètres lors de l'entraînement et à évaluer ses performances.

Défi : Initialisation des Poids et Biais du Modèle

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