أسس عملية للتعلم العميق باستخدام برنامجي PyTorch وfastai

إن التعلم العميق يحدث تحولاً في التكنولوجيا، ولكن العديد من الموارد تجعل هذا المجال يبدو بعيد المنال مع الرياضيات المعقدة والنظرية التجريدية. وهذا الدليل القائم على النص يسد الفجوة، فيساعدك على فهم الكيفية التي تعمل بها الشبكات العصبية فعلياً تحت الغطاء. وسوف تتعلم كيف تبني وتدرب وتصقل النماذج باستخدام مكتبات معيارية صناعية من دون أن تضيع في المصطلحات الأكاديمية. ومن خلال التركيز على التطبيق العملي، فسوف تنتقل بسرعة من المفاهيم الأساسية إلى الشفرة الوظيفية. سوف تبني فهما بديهيا قويا لخطوط أنابيب التعلم الآلي، بدءا من إعداد البيانات إلى نشر النماذج. وسوف تستكشف أيضا أفضل الممارسات الحديثة، بما في ذلك تقييم النماذح، والتعامل مع البيانات غير المنظمة، وتنقيح البنيات المدربة مسبقا لمهام محددة. ماذا ستتعلم: - فهم المفاهيم الأساسية للشبكات العصبية ونزول التدرج - تنظيف وإعداد مجموعات بيانات الصور والجداول لأغراض التدريب - تدريب نماذج التعلم العميق باستخدام واجهة برمجة التطبيقات الرفيعة المستوى fastai وبرنامج PyTorch - تقييم أداء النموذج باستخدام المقاييس الرئيسية واستراتيجيات التحقق - نشر النماذج المدربة في بيئات الإنتاج والوصلات البينية الشبكية - تطبيق تقنيات التعلم القابل للنقل الحديثة لحل مشاكل العالم الحقيقي باستخدام بيانات أقل تبدأ هذه الدورة بتعريفات أساسية وبنيات أساسية، مما يضمن فهمك الراسخ للأساسيات قبل الانتقال إلى بناء النماذج العملية والتحسين. من خلال الدروس المكتوبة المنظمة والمتطلبات الواضحة للشفرة، ستقوم بتطوير نهج منتظم لحل المشاكل مع الذكاء الاصطناعي. هذه الدورة مصممة للمبرمجين والمطورين الذين هم جدد في التعلم العميق ويرغبون في مسار مباشر وعملي لبناء الشبكات العصبية. لا تحتاج إلى خبرة سابقة في التعلُم الآلي، على الرغم من أنه يوصى بفهم أساسي للغة بايثون. ابدأ رحلتك في التَعَلُّم العميق اليوم.