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Ce projet est une série de tutoriels de deep learning et un programme éducatif conçu pour enseigner les fondamentaux de PyTorch. Il sert de guide de formation structuré pour maîtriser l'architecture des réseaux de neurones, la différenciation automatique et l'utilisation des tenseurs et des graphes de calcul dynamiques. Le programme se concentre sur des implémentations pratiques, guidant spécifiquement le développement de systèmes de recommandation, de modèles publicitaires et de réseaux d'intérêt pour prédire les préférences des utilisateurs. Il fournit également un contenu pédagogique pour la prévision de séries temporelles et le traitement de données séquentielles. Le matériel couvre un large éventail de capacités de deep learning, incluant la construction de modèles pour la classification d'images et de texte ainsi que pour les données structurées. Il intègre des workflows pour l'accélération GPU, la visualisation des métriques d'entraînement et la création d'interfaces web pour tester les prédictions des modèles. Le projet est livré sous forme de collection de Jupyter Notebooks.