Deep Learning العملي باستخدام PyTorch

يعمل الذكاء الاصطناعي على إحداث تحول في الصناعات، ولكن الطريق من الفضول إلى بناء نماذج وظيفية غالباً ما يبدو مرهقاً. تبسيط هذه الدورة الانتقال، وتوفير نهج منظم لفهم كيفية عمل التعلم العميق من خلال تطبيقه على سيناريوهات العالم الحقيقي من خلال التفسيرات المكتوبة وتنفيذ الكود. ستكتسب أساساً متيناً في ميكانيكا الشبكات العصبية، وتتعلم كيفية التعامل مع البيانات، وتدريب النماذج، وتحسين دقتها. من خلال قراءة الأدلة التفصيلية والتدرب على مقتطفات التعليمات البرمجية، ستترجم المفاهيم النظرية إلى كود PyTorch يعمل، وإنشاء تطبيقات يمكنها تصنيف الصور، وتحليل النصوص، والتنبؤ بالنتائج. ما ستتعلمه: - فهم المكونات الأساسية للشبكات العصبية وبيئة PyTorch. - بناء نماذج الانحدار للتنبؤ بالقيم العددية من مجموعات البيانات المنظمة. - تطوير أنظمة تصنيف النصوص لمهام مثل كشف الرسائل غير المرغوب فيها وتحليل المشاعر. - إنشاء نماذج التعرف على الصور باستخدام شبكات العصبية التلافيفية (CNNs). - تطبيق التعلم النقلي لتكيف الهنارس عالية الأداء مع مشاريعك المحددة. - تحسين أداء النموذج باستخدام حلقات التدريب الحديثة وتعديل المعلمات الفائقة. - نشر النماذج المدربة كتطبيقات تفاعلية للاستخدام العملي. يبدأ المنهج بالمصطلحات الأساسية والمفاهيم الأساسية للمتجهات (tensors) والتدرجات (gradients) قبل الانتقال إلى التنفيذ. ستعمل من خلال الشروحات المكتوبة والتمارين التي تعزز كل مفهوم من خلال الممارسة النشطة باستخدام اصطلاحات Python الحديثة. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين الذين لديهم فهم أساسي لـ Python ويريدون دخول مجال AI. لا مطلوب خبرة سابقة مع التعلم العميق أو الرياضيات المتقدمة. ابدأ في بناء أنظمة ذكية خاصة بك باستخدام PyTorch اليوم.