معماريات PyTorch ونشر النماذج

يعتمد نجاح التعلم العميق على اختيار البنية المناسبة للمهمة وضمان قدرتها على العمل بكفاءة في العالم الحقيقي. تقدم هذه الدورة مسارًا منظمًا لأولئك المستعدين للانتقال من النماذج الخطية البسيطة إلى عالم هياكل التعلم العميق المتخصصة. ستكتسب فهمًا شاملاً لكيفية عمل المعماريات الحديثة مثل Transformers و ResNets من الداخل وكيفية تنفيذها باستخدام كود نظيف ووحدات قابلة للتخصيص. ما ستتعلمه: - تصميم معماريات نماذج مخصصة باستخدام تعريفات مرنة قائمة على الفئات ومكونات وظيفية - تنفيذ التعلم المتبقي واتصالات التخطي لتحسين تدريب الشبكات العميقة - بناء كتل Transformer لفهم آليات الانتباه المستخدمة في معالجة اللغة الحديثة - استكشاف الآليات الأساسية لنماذج الانتشار للمهام التوليدية - إعداد النماذج للنشر باستخدام TorchScript وتقنيات التحسين الحديثة - تطبيق أفضل الممارسات لإصدار النماذج وتتبع الأداء الأساسي تبدأ الدورة بالمبادئ الأساسية للطبقات المخصصة والتصميم الوحدوي قبل الانتقال عبر أنماط معمارية محددة وسير عمل النشر. وهي موجهة للمتعلمين الذين لديهم خبرة أساسية في PyTorch ويرغبون في تعميق قدراتهم التقنية من خلال الشروحات المكتوبة وتمارين الكود. ابدأ رحلتك في تصميم النماذج المتقدمة ونشرها اليوم.