وب سایت تخصصی شرکت فرین
دسته بندی دوره ها

Learning JAX

سرفصل های دوره

In this course, instructor Janani Ravi gives you an in-depth look at JAX, a new experimental Python library designed for high performance, scientific computing and machine learning. Janani takes you through all aspects of JAX and what it is capable of, including: just-in-time compilation; automatic vectorization and automatic parallelization; computing gradients; performing transformations on pytrees; training simple neural networks; and more.


01 - Introduction
  • 01 - Prerequisites
  • 02 - What is JAX
  • 03 - Why use JAX
  • 04 - Choosing JAX
  • 05 - JAX vs. TensorFlow vs. PyTorch
  • 06 - Getting set up with Colab

  • 02 - 1. Working with JAX Arrays
  • 01 - JAX arrays
  • 02 - JAX arrays and NumPy arrays Similarities
  • 03 - JAX arrays and NumPy arrays Differences
  • 04 - Asynchronous dispatch and JAX array speed up

  • 03 - 2. Just-in-Time Compilation
  • 01 - Composable function transformations
  • 02 - JIT and pure functions
  • 03 - Using JIT
  • 04 - Tracer objects in JIT
  • 05 - Impure functions and JIT IO streams
  • 06 - Impure functions and JIT Global state
  • 07 - Impure functions and JIT Iterators
  • 08 - Jaxprs
  • 09 - Control flow statements and JIT
  • 10 - Static arguments in jitted functions
  • 11 - Lambdas and JIT

  • 04 - 3. Automatic Vectorization and Automatic Parallelization
  • 01 - Understanding vectorization and parallelization
  • 02 - Automatic vectorization
  • 03 - Comparing naive and manual batching with automatic vectorization

  • 05 - 4. Computing Gradients
  • 01 - Understanding gradient computation
  • 02 - Gradient computation
  • 03 - Higher order gradients
  • 04 - Jacobians and Hessians

  • 06 - 5. Performing Transformations on pytrees
  • 01 - Understanding pytrees
  • 02 - Simple pytrees
  • 03 - Operations on pytrees
  • 04 - Pytree containers
  • 05 - Custom containers as pytrees

  • 07 - 6. Training Simple Neural Networks
  • 01 - Regression using a single neuron Loading and preprocessing data
  • 02 - Regression using a single neuron Helper functions
  • 03 - Regression using a single neuron Training and evaluating a model
  • 04 - Regression using a neural network Helper functions
  • 05 - Regression using a neural network Training a model and visualizing results
  • 06 - Classification using neural network Loading and preprocessing data
  • 07 - Classification using neural network Training and evaluating model

  • 08 - Conclusion
  • 01 - Summary and next steps
  • 139,000 تومان
    بیش از یک محصول به صورت دانلودی میخواهید؟ محصول را به سبد خرید اضافه کنید.
    افزودن به سبد خرید
    خرید دانلودی فوری

    در این روش نیاز به افزودن محصول به سبد خرید و تکمیل اطلاعات نیست و شما پس از وارد کردن ایمیل خود و طی کردن مراحل پرداخت لینک های دریافت محصولات را در ایمیل خود دریافت خواهید کرد.

    ایمیل شما:
    تولید کننده:
    مدرس:
    شناسه: 1623
    حجم: 268 مگابایت
    مدت زمان: 144 دقیقه
    تاریخ انتشار: ۲۷ دی ۱۴۰۱
    طراحی سایت و خدمات سئو

    139,000 تومان
    افزودن به سبد خرید