深度學習革命性地改變了我們解決複雜問題的方式，例如圖像識別、自然語言處理，甚至音頻分析。在許多深度學習應用的核心是 PyTorch，這是一個強大且靈活的框架，允許開發者和研究人員高效地構建和訓練神經網絡。如果你想獲得使用 PyTorch 的實踐經驗並理解其在實際應用中的語法，我們有一個完美的課程適合你。

我們剛在 freeCodeCamp.org 的 YouTube 頻道上發布了一個課程，將通過五個實用的練習來教你關於 PyTorch 及其語法 的所有知識，指導者是 Omar Atef。這門課程提供了 PyTorch 的有組織的介紹，涵蓋了不同類型的機器學習任務，從表格數據分類到圖像、音頻和文本分類中的深度學習應用。每個部分專注於一個特定的問題，讓你能夠看到 PyTorch 的實際運作並構建處理各種類型數據的模型。

你在這門課程中將學到的內容

🔹 表格數據分類 – 學習如何使用 PyTorch 來處理結構化數據，這是金融、醫療和零售等行業預測建模的重要技能。

🔹 圖像分類 – 訓練一個深度學習模型來識別圖像中的物體，這是計算機視覺中的基本任務。

🔹 圖像分類的預訓練模型 – 探索如何利用強大的預訓練神經網絡，以最小的訓練時間實現高準確度。

🔹 音頻分類 – 探索如何使用 PyTorch 來分類聲音和語音，這是語音識別和音樂分類等應用中的重要步驟。

🔹 使用 BERT 進行文本分類 – 學習如何使用 BERT 模型進行自然語言處理任務，例如情感分析和垃圾郵件檢測。

為什麼要學習 PyTorch？

PyTorch 在研究和工業界廣泛使用，因為它易於使用、動態計算圖和強大的社區支持。通過掌握 PyTorch，您將能夠高效地構建和部署深度學習模型，這對於數據科學家、人工智慧工程師和研究人員來說是一項必備技能。

這門課程適合初學者，但也為那些已經熟悉機器學習的人提供了有價值的見解。每個部分都包括實踐編碼練習，以加強您的理解並幫助您將所學應用於現實世界的問題。

在這裡觀看完整課程：PyTorch 課程在 freeCodeCamp.org（6 小時觀看）。