التعلم العميق للبرمجيين باستخدام PyTorch و fastai

يفترض العديد من مطوري البرامج أن التعلم العميق مخصص للباحثين الأكاديميين وخبراء الرياضيات. في الواقع، تجعل المكتبات الحديثة العالية المستوى التعلم عميقًا في متناول أي شخص يمكنه كتابة رمز أساسي. هذه الدورة النصية ترشدك من خلال المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي، وتساعدك في بناء وفهم نماذج قوية من الأساس. سوف تنتقل من مطور تقليدي إلى ممارس عملي للتعلم الآلي، وتتعلم كيفية إعداد البيانات، وتدريب النماذج، ونشرها في الإنتاج. وتولي هذه الدورة الأولوية للفهم العملي، بدءا بتعريفات واضحة للشبكات العصبية وهبوط التدرج قبل الانتقال إلى تنفيذ شفرة العالم الحقيقي. ماذا ستتعلم: - فهم البنية الأساسية للشبكات العصبية ونماذج التعلم العميق - تنظيف وإعداد وتوسيع مجموعات بيانات الصور باستخدام وحدات بيانات " فاستاي &quot. - تدريب نماذج التعلم العميق على مهام التصنيف باستخدام برنامج PyTorch - تطبيق تقنيات التقييم الحديثة لقياس دقة النماذج ومنع الإفراط في التكيف - نشر النماذج المدربة كتطبيقات شبكية باستخدام أطر إنتاج خفيفة - إصلاح أخطاء التدريب الشائعة وتحسين أداء النماذج إلى أقصى حد من خلال التدقيق المنهجي تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية والأطر المفاهيمية، مما يضمن فهمك لميكانيكا الشبكات العصبية. ومن هناك، ستقرأ من خلال التنفيذات خطوة بخطوة، وتحلل أمثلة حقيقية للرموز التي توضح كيفية تحميل البيانات، وتدريب النماذج، وتصديرها للاستخدام في العالم الحقيقي. هذه الدورة مصممة خصيصا لمطوري البرامج والمبرمجين الذين هم جدد في التعلم العميق. لا تحتاج إلى خبرة سابقة في التثقيف الآلي أو خلفية رياضية متقدمة، على الرغم من التوصية بالمعرفة الأساسية بلغة بايثون. ابدأ القراءة اليوم لإضافة قدرات التعلم العميق إلى مجموعة أدواتك الإنمائية.