بناء نماذج الانتشار من الصفر باستخدام PyTorch

هل تساءلت يومًا كيف ينشئ الذكاء الاصطناعي صورًا مذهلة من مطالبات نصية بسيطة؟ نماذج الانتشار هي التكنولوجيا الأساسية، وهذه الدورة توضح لك بالضبط كيف تعمل من الألف إلى الياء، باستخدام PyTorch. ستتجاوز مجرد استخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs) لاكتساب فهم أساسي لعملية إزالة الضوضاء التي تشغل توليد الصور الحديث. بنهاية الدورة، سيكون لديك المهارات اللازمة لتنفيذ وتدريب وتجربة نماذج الانتشار الخاصة بك، مما يمنحك أساسًا متينًا في هذا المجال المثير للذكاء الاصطناعي التوليدي. ما ستتعلمه: - فهم النظرية الأساسية لنماذج الانتشار الاحتمالية لإزالة الضوضاء (DDPMs). - بناء نموذج انتشار كامل من الألف إلى الياء باستخدام PyTorch وهندسة U-Net. - التدرب على تدريب نماذجك على مجموعات بيانات الصور لتوليد صور جديدة تمامًا. - تعلم تقنيات لتكييف نماذجك للسماح بإنشاء الصور الموجهة بالنص. - تطبيق مبادئ هندسة المطالبات الأساسية لتوجيه والتحكم في مخرجات نموذجك. - استكشاف التطبيقات العملية مثل ترميم الصور لملء الأجزاء المفقودة من الصورة. تبدأ الدورة بالمفاهيم الرياضية الأساسية وتتقدم إلى تمارين الترميز العملية حيث ستقوم بتنفيذ وتدريب النماذج قطعة قطعة. ستقرأ الشروحات وتطبق معرفتك من خلال أمثلة عملية. تم تصميم هذه الدورة للمتعلمين الذين لديهم بعض الإلمام بـ Python والتعلم العميق ولكنهم جدد على نماذج الانتشار. لا يلزم وجود خبرة سابقة في الذكاء الاصطناعي التوليدي للبدء. ابدأ في بناء مهاراتك في الذكاء الاصطناعي التوليدي اليوم.