أسس التعلم العميق مع PyTorch

يدعم التعلم العميق أكثر التطبيقات تقدما في العالم الحديث، من وضع العلامات على الصور آليا إلى محركات التوصية المتطورة. وتوفر هذه الدورة مقدمة واضحة قائمة على النص لميكانيكا الشبكات العصبية، مما يساعدك على الانتقال من مفاهيم البيانات الأساسية إلى بناء نماذج التعلم العميق الوظيفية. وستتعلم ترجمة النظرية الرياضية إلى شفرة عمل، مما يرسي أساسا صلبا لمهنة في الذكاء الاصطناعي. سوف تتقدم من خلال المراحل الأساسية لتطوير النماذج، وتتعلم كيفية هيكلة البيانات، وتعريف البنيات، وتنقيح النتائج من خلال الاختبارات المتكررة. وبحلول نهاية هذه الدورة، ستكون قادرا على تطبيق تقنيات التعلم العميق لحل مشاكل العالم الحقيقي بثقة. ماذا ستتعلم: - فهم الاختلافات الهيكلية بين التعلم العميق والتعلم الآلي الكلاسيكي. - إنشاء وإدارة حلقات تدريب لتحقيق الاستفادة المثلى من بارامترات النموذج بفعالية. - تطبيق دوال خسائر مختلفة لحل مشاكل اﻻنحدار والتصنيف على السواء. - إتقان استخدام برنامج TorchMetrics لتقييم أداء النموذج والتحقق منه. -تمارسين ضبط البارامترات المفرطة لتعزيز دقة شبكاتك العصبية - تنفيذ أنماط فعالة لتحميل البيانات من أجل معالجة مجموعات البيانات المتنوعة. يبدأ هذا البرنامج بالمصطلحات الأساسية وتشريح الشبكة العصبية قبل إرشادك خلال الخطوات العملية لبناء وتدريب وصقل النماذج. ويضمن هذا النهج المنظم فهمك "لماذا" وراء الشفرة. هذه الدورة مصممة للمبتدئين؛ ولا تحتاج إلى خبرة سابقة في التعلم العميق للنجاح. ابدأ في تعلم أساسيات التعلم العميق اليوم.