PyTorch: нейросети с нуля

Tensors, autograd, training loop — фундамент Deep Learning

80%+standard

Статей на PyTorch

GPUCUDA

Ускорение в 100x

∞dynamic graph

Гибкость

#1industry

DL фреймворк

AI Insight

PyTorch победил TensorFlow. 80%+ новых исследовательских работ используют PyTorch. Если ты знаешь PyTorch — ты можешь реализовать любую архитектуру из любой статьи.

Ключевые темы

PyTorch — стандарт индустрии для Deep Learning: Meta, Tesla, OpenAI используют

Tensors: создание, операции, GPU перенос, broadcasting

Autograd: автоматическое дифференцирование, computation graph

Training loop: forward → loss → backward → optimizer step → repeat

CNN для изображений, RNN/LSTM для последовательностей, Attention для всего

Аналитика и графики

Старый подход vs AI-подход

🪦Старый век

🚀Новый век

Обучение нейросети

TensorFlow 1.x — static graph, Session, сложно

5x productivity

PyTorch — dynamic graph, Pythonic, интуитивно

Инструменты урока

PyTorchGoogle ColabCUDAtorchvisionWeights & Biases

Домашнее задание

Практическое задание

Реализуйте с нуля на PyTorch: 1) MLP для MNIST (accuracy > 98%), 2) CNN для CIFAR-10 (accuracy > 85%), 3) Training loop с валидацией и early stopping. Логируйте в W&B.

Урок 54 из 59

RAG: Retrieval-Augmented Generation

Transfer Learning и Fine-Tuning