1- برنامج PyTorch للتعلم العميق: تطوير شبكة عصبية عملية

إن التعلم العميق يدعم أكثر أنظمة الذكاء الاصطناعي تقدما في العالم، من رؤية الكمبيوتر إلى معالجة اللغة الطبيعية. وقد برزت لغة بايثورش كإطار معياري في الصناعة للباحثين والمطورين لتصميم وتدريب هذه الشبكات العصبية. في هذه الدورة، سوف تنتقل من مبرمج بايثون إلى شخص قادر على تصميم وتدريب وتقييم نماذج التعلم العميق. وسوف تقرأ من خلال شروحات واضحة، وتحلل مقتطفات من الشفرة، وتقوم بتمارين مكتوبة مصممة لبناء ثقتك في تدفقات العمل في التعلم الآلي. ماذا ستتعلم: - فهم العمليات الرياضية الأساسية وعمليات المتوسّط التي تشكّل لبنات بناء برنامج PyTorch. - بناء شبكات عصبية من الصفر باستخدام وحدات أساسية وطبقات متتالية من برنامج PyTorch. - تدريب النماذج على مهام التصنيف والانحدار باستخدام دوال الخسارة وعوامل التحسين. - تطبيق تقنيات الرؤية الحاسوبية لمعالجة الصور وبناء شبكات عصبية مبطنة. - تنفيذ التعلم عن طريق النقل باستخدام هياكل حديثة مدربة مسبقاً لحل المشاكل المعقدة باستخدام بيانات أقل. - تحقيق الاستفادة المثلى من النماذج وإعدادها لنشر الإنتاج باستخدام سمات أداء برنامج PyTorch الحالية وأفضل الممارسات في مجال حفظ النماذج. سوف تبدأ بمفاهيم التعلم العميق الأساسية والتلاعب بالموجات قبل الانتقال خطوة بخطوة عبر أنابيب البيانات، وبنيات الشبكات العصبية، وتقنيات التحسين المتقدمة. وقد تم تصميم المنهج الدراسي لإرشادك بشكل متسلسل من التركيب الأساسي إلى التدفقات العملية لنماذج العالم الحقيقي. هذه الدورة مصممة للمبتدئين الذين لديهم فهم أساسي لبرمجة بايثون ويرغبون في دخول مجال التعلم العميق. لا يلزم وجود خبرة سابقة في التعلم الآلي أو الرياضيات المتقدمة. ابدأ رحلتك في الذكاء الاصطناعي اليوم من خلال إتقان Python.