Классификация изображений с помощью сверточных нейронных сетей (CNN) и PyTorch | Учебное пособие ...

📌Полный плейлист:    • Build & Deploy CNNs | PyTorch vs TensorFlo...  
📌Архитектура CNN -    • CNN Explained Visually | Why CNNs Beat ANN...  
📌 Настройка виртуальной среды в Jupyter -    • Activate venv in Jupyter Notebook | Fix Ke...  

📌 Код на GitHub: https://github.com/SumitJainUTD/cnn-p...

📌 Часть 1 (Полная дорожная карта проекта):    • Full AI Project Demo + Roadmap (CIFAR-10 +...  
📌 Часть 3 (Версия TensorFlow):    • CNN Image Classification with Tensorflow |...  
📌 Часть 4 (Сравнение приложений Django): Скоро будет доступно

Добро пожаловать во вторую часть серии «PyTorch против TensorFlow»!
В этом видео мы создадим и обучим сверточную нейронную сеть (CNN) с использованием PyTorch на наборе данных CIFAR-10 и сохраним обученную модель для последующего использования в нашем веб-приложении Django.

Вы узнаете:
✔ Как загрузить и предварительно обработать CIFAR-10
✔ Как построить архитектуру CNN в PyTorch
✔ Цикл обучения (прямой проход, обратный проход, оптимизатор)
✔ Как оценить модель, используя точность на тестовом наборе данных
✔ Как сохранить и перезагрузить обученную модель PyTorch
✔ Эта модель будет позже использована в нашем приложении для сравнения Django (Видео 4)

Это полноценный практический урок по программированию в Jupyter Notebook — объясненный шаг за шагом, идеально подходящий для начинающих и разработчиков среднего уровня.

Если вы изучаете ИИ, глубокое обучение, CNN или PyTorch, этот урок даст вам солидный практический опыт.

👍 Поставьте лайк видео, если оно вам помогло!

🔔 Подпишитесь на канал, чтобы не пропустить следующие части серии!

#PyTorch #TensorFlow #CNN #ГлубокоеОбучение #ИскусственныйИскусство #МашинноеОбучение #CIFAR10 #Python #НейронныеСети #УчебникПоКодированию #НаукаОДанные #УчебникПоPyTorch #ПроектыИИ