Прокачаем нейросеть при помощи PyTorch 2.0 // Демо-занятие курса Компьютерное зрение

Хотите стать специалистом по компьютерному зрению и глубокому обучению? Сделайте свои первые шаги, а если вы уже опытный специалист, то узнайте как перейти с PyTorch 1.x на 2.0 На занятии мы обсудим что нового принес фреймворк PyTorch 2.0 в сферу компьютерного зрения и глубокого обучения. Вы узнаете: - Как начать использовать PyTorch для обучения своих нейронных сетей - Что нового в PyTorch 2.0 и чем он отличается от 1.x - Как ускорить и оптимизировать свою нейросеть при помощи одной строчки кода - Как перейти с PyTorch 1.x на 2.0 - Как ускорить трансформеры HuggingFace при помощи PyTorch Transformer API Кому подходит этот урок: - Начинающим и опытным специалистам в области компьютерного зрения и глубокого обучения - Дата сайентистам, которые хотят ускорить инференс своих моделей - Опытным специалистам, которые еще не перешли на PyTorch 2.0 - Тем, кто хочет познакомиться с фреймворков PyTorch и начать обучать свои нейросети «Компьютерное зрение» - Преподаватель: Антон Витвицкий - Boost Arria NLG, Director of Computer Vision Подключайтесь к обсуждению в чате - Пройдите опрос по итогам мероприятия - Следите за новостями проекта: - Telegram: - ВКонтакте: - LinkedIn: - Хабр: