Лучшие Курсы по TensorFlow и PyTorch

В этой статье мы рассмотрим список лучших онлайн-курсов для обучения использованию этих популярных фреймворков глубокого обучения. Эти курсы идеально подходят как для новичков, так и для опытных разработчиков, желающих повысить свой уровень владения PyTorch или TensorFlow.

Введение

TensorFlow и PyTorch - два популярных фреймворка глубокого обучения, и у обоих есть свои сильные и слабые стороны. TensorFlow широко распространен и имеет большое сообщество, в то время как PyTorch набирает популярность и известен своей простотой использования и гибкостью.

Если сравнить популярность двух фреймворков, то сейчас она составляет 2:1 (когда-то было 3:1) по частоте поиска, размещению вакансий, количеству вопросов и т.д. Короче говоря, в то время как TF остается очень безопасным выбором, PT стремительно набирает популярность.

В конечном итоге, выбор между ними будет зависеть от конкретных потребностей и предпочтений пользователя или разработчика. Также важно отметить, что оба фреймворка постоянно развиваются и улучшаются, поэтому стоит следить за новыми обновлениями и функциями, чтобы понять, соответствуют ли они требованиям твоего проекта.

Тренды

TensorFlow vs PyTorch Тренды по Вопросам на StackOverflow

TensorFlow vs PyTorch Тренды по Вопросам на StackOverflow

Источник: https://insights.stackoverflow.com/trends?tags=pytorch%2Ctensorflow

К сведению

При выборе между PyTorch и TensorFlow я рекомендую учитывать следующее:

  1. Простота использования: PyTorch известен своим простым в использовании API и динамическим вычислительным графом, что позволяет проявлять большую гибкость и экспериментировать. TensorFlow, с другой стороны, имеет более сложный API и требует больше кода.

  2. Поддержка сообщества: TensorFlow имеет более крупное и устоявшееся сообщество, что означает больше ресурсов и более широкий спектр доступных предварительно обученных моделей. PyTorch все еще относительно молодой, но его сообщество быстро растет.

  3. Производительность: Оба фреймворка высоко оптимизированы и работают хорошо, но TensorFlow обычно считается более эффективным для крупномасштабных производственных проектов. PyTorch лучше подходит для исследований и создания прототипов.

  4. Функции: TensorFlow имеет более широкий спектр возможностей, включая распределенное обучение и развертывание на мобильных платформах. PyTorch недавно добавил поддержку мобильного развертывания и больше ориентирован на исследования и эксперименты.

  5. Развитие: TensorFlow имеет более зрелый цикл разработки и обычно выпускается в стабильной версии. Разработка PyTorch является более экспериментальной, обновления и функции выходят чаще.

В конечном итоге, выбор зависит от конкретных потребностей твоего проекта, но стоит попробовать оба фреймворка и посмотреть, какой из них работает лучше для тебя.

Если тебе нужна дополнительная помощь в выборе между ними, ознакомься с этой исчерпывающей статьей: PyTorch vs TensorFlow for Your Python Deep Learning Project.

Курсы

Чтобы улучшить навыки использования PyTorch или TensorFlow, можешь пройти онлайн-курсы - это отличный способ получить практический опыт и поучиться у экспертов в этой области.

Среди популярных онлайн-курсов, посвященных глубокому обучению с помощью PyTorch или TensorFlow, следующие являются наиболее популярными:

Топ 5 лучших курсов по PyTorch:

КурсЗвёздРейтинговСтудентов
PyTorch for Deep Learning with Python4.6 🎖️3,75024,613
PyTorch for Deep Learning and CVision4.6 🎖️1,84911,640
Deep understanding of Deep Learning4.8 🎖️1,50914,015
PyTorch: Deep Learning and AI4.7 🎖️1,5896,820
Practical Deep Learning with PyTorch4.1 🎖️1,6796,613

Топ 5 лучших курсов по TensorFlow:

КурсЗвёздРейтинговСтудентов
ML, DS and Deep Learning with Python4.5 🎖️28,380171,805
Guide to TensorFlow for DL with Python4.3 🎖️16,59293,585
Tensorflow 2.0: Deep Learning and AI4.7 🎖️8,48941,373
Complete Tensorflow DL Bootcamp4.7 🎖️6,95342,304
TensorFlow Developer Certificate in 20234.7 🎖️6,04145,413

Стоит отметить, что это не единственные доступные ресурсы, и в Интернете есть много других отличных курсов и обучающих пособий. Важно найти тот, который лучше всего соответствует твоим потребностям и стилю обучения.

Например, на fast.ai Practical Deep Learning for Coders есть отличные видео и поддерживающее сообщество. Он особенно полезен, если ты хочешь изучить PyTorch. И, конечно, как на официальных сайтах TensorFlow, так и на PyTorch тоже есть отличные туториалы и руководства.

Кроме того, существуют и другие ресурсы, такие как GitHub, StackOverflow и форумы, где ты можешь найти ценную информацию и помощь в устранении проблем, с которыми ты можешь столкнуться, в процессе обучения использованию PyTorch и/или TensorFlow или выполнения реальных проектов.

Ещё курсы

Если ты заинтересован в изучении или освежении своих навыков Data Science и/или Python в целом, прежде чем переходить к конкретным темам машинного обучения, глубокого обучения, компьютерного зрения, нейронных сетей и искусственного интеллекта, стоит обратить внимание на эти курсы 👇

Data Science Prime Pack

Видео лекции:

  • Learning Python 3 Programming for the Absolute Beginner
  • Statistics & Mathematics for Data Science & Data Analytics
  • Learn Data structures & Algorithms using Python
  • R Programming : Data Analysis and Visualisations using R
  • Prerequisites to Machine Learning: A Beginners Guide
  • Python Data Analysis with Pandas
  • Data Visualization with Python and Power BI
  • Practical Data Science using Python
  • Python Machine Learning & Data Science for Dummies

Две книги включены в курс:

  • Practitioner’s Guide to Data Science
  • Data Science and Machine Learning Interview Questions Using R

Ссылка на сам курс:

All In One Data Science Guide For 2023

Видео лекции:

  • Prerequisites to Machine Learning: A Beginners Guide
  • Practical Machine Learning using Python
  • Pandas for Data Analysis in Python
  • Data Science Prerequisites: The Numpy Stack in Python
  • NumPy for Data Science and Machine Learning in Python
  • Learn Data Analysis From Scratch
  • R for Data Science (Crash Course)
  • Python and Analytics for Data Science
  • Data Visualization with Python and Power BI
  • Build An Audio Video Player With Python And Tkinter
  • Machine Learning A-Z with Python with Project (Beginner)
  • Geospatial Data Science: Statistics and Machine Learning
  • Learn Data Science and Machine Learning on Microsoft Azure
  • Build a Data Science web app using Streamlit
  • Deep Learning for Computer Vision with Tensorflow 2 - 2022
  • Linear Regression Analysis in R - Machine Learning Basics
  • Natural Language Processing with Deep Learning Master Class
  • Artificial Intelligence Projects: Project Based Learning
  • 12 Real World CaseStudies for Machine Learning
  • Acing the Machine Learning Engineering Interview

Две книги включены в курс:

  • Artificial Intelligence and Deep Learning for Decision Makers
  • Data Science Fundamentals and Practical Approaches

Ссылка на сам курс:

Artificial Intelligence & Machine Learning Prime Pack

Видео лекции:

  • Practical Machine Learning using Python
  • Hands-on Deep Learning Training
  • Machine Learning with R
  • 12 Real World CaseStudies for Machine Learning
  • Artificial Intelligence Projects: Project Based Learning
  • Acing the Machine Learning Engineering Interview

Одна книга включены в курс:

  • Artificial Intelligence with Python

Ссылка на сам курс:

Complete Python Prime Pack For 2023

Видео лекции:

  • Learn Python Programming From A-Z: Beginner To Expert Course
  • Build Python Django Real Project: Django Web Development
  • Python Complete Course : Basic to Advance with 15 working applications and games
  • Web Scraping APIs for Data Science 2021 | PostgreSQL+Excel
  • Data Science with Python (beginner to expert)
  • Statistics & Mathematics for Data Science & Data Analytics
  • Machine Learning with Python (beginner to guru)
  • Pandas Crash Course for begineers : Numpy + Pandas + Matplotlib
  • Deep Learning with Python for Image Classification
  • Python Interview Questions & Answers

Две книги включены в курс:

  • Python Tutorial
  • Building Machine Learning Systems Using Python

Ссылка на сам курс:

Comprehensive DevOps Prime Pack

Видео лекции:

  • Fundamentals of DevOps
  • Docker for DevOps
  • DevOps Project: DevOps CI/CD Pipeline with Jenkins Ansible Docker Kubernetes on AWS
  • DevOps on Cloud- IBM Bluemix, Microsoft Azure and AWS
  • Containers on AWS: Amazon ECS, EKS, Fargate - AWS DEVOPS
  • Learn Ansible automation in 70+ examples & practical lessons
  • Complete Python Scripting for Automation
  • DevOps Projects | 20 Real Time DevOps Projects

One e-book is included into this course:

  • Jenkins Tutorial

Ссылка на сам курс:

Практика

Также важно практиковаться и работать над реальными проектами, чтобы получить практический опыт и закрепить своё понимание фреймворков.

Желаю удачи!

🤩