التعلم العميق من الصفر: بناء شبكات عصبية باستخدام PyTorch

هل رغبت في فهم ما يحدث داخل نموذج التعلم العميق حقا بدلا من معاملته كصندوق أسود؟ لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي الموثوق به، تحتاج إلى فهم الرياضيات الأساسية والرموز التي تقود الشبكات العصبية الحديثة. هذه الدورة النصية ترشدك خلال عملية بناء وتدريب نماذجك الخاصة من الصفر، مما يعطيك معرفة بديهية عميقة بالخوارزميات التي تدعم الذكاء الصناعي اليوم. ستتحول من استخدام المكتبات العالية المستوى إلى كتابة حلقات التدريب الأساسية وخوارزمية التحسين الذاتي. ما ستتعلمه: فهم الأسس الرياضية للانتشار الأمامي والانتشار الخلفي؛ بناء شبكة عصبية تعمل بالكامل من الصفرة باستخدام متجهات باي تورش الخام؛ تنفيذ خوارزميات التحسين الرئيسية مثل نزول التدرج العشوائي (SGD) من المبادئ الأولى؛ تشكيل وظائف الخسارة ودوال التنشيط لتوجيه تعلم النموذج؛ تطبيق ممارسات التدريس الحديثة بما في ذلك البدء الصحيح للوزن والتنظيف الأساسي؛ تصحيح وتحليل أداء النموذج عن طريق فحص التدرجات ومنحنيات الخساره. نبدأ بالمصطلحات الأساسية والمفاهيم الرياضية للدرجات والمتجهات، ثم نبني تدريجيا إلى خط أنابيب تدريب كامل. هذه الدروس مصممة للمبرمجين الذين هم جدد في التعلم العالي ويرغبون في فهم متين للرموز أولاً من الأسس دون متطلبات رياضية معقدة.