أسس التعلم العميق باستخدام برنامجي PyTorch و fastai

يقوم التعلم العميق بتحويل التكنولوجيا، ولكن البدء باستخدام أطر رياضية معقدة قد يبدو مرهقا. وتفسر هذه الدورة المفاهيم الأساسية للشبكات العصبية إلى شروح واضحة وسهلة القراءة، مما يساعدك على كتابة نماذجك الأولى دون أن تضيع في النظرية. وستتحول من المفاهيم الأساسي إلى بناء أنابيب التعلم الوظيفية العميقة باستخدام أدوات معيارية في الصناعة. من خلال قراءة هذا الدليل الشامل المكون من نصوص فقط، سوف تفهم كيف تتعلم الشبكات العصبية الحديثة وكيفية تنفيذها بفعالية. ونحن نركز على النثر الواضح وتحليل الشفرة خطوة بخطوة لبناء ثقتك من الأساس. ماذا ستتعلم: - فهم المبادئ الرياضية الأساسية للشبكات العصبية ونزول التدرج - تنفيذ نماذج تصنيف الصور باستخدام fastai و PyTorch - تطبيق تقنيات التجهيز المسبق للبيانات وتعزيزها لتحسين دقة النماذج - تشكيل وتدريب هياكل التعلم العميق من أجل التطبيقات العملية - تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس التحقق الموحدة - ممارسة إصلاح مشاكل التدريب الشائعة مثل الإفراط في التدريب أو قصوره نبدأ بالتعاريف الأساسية والمصطلحات الرئيسية لضمان فهمك لميكانيكا كيفية تعلم النماذج. ومن هناك، ستستكشف هياكل الرمز العملية، وتتعلم كيفية تحميل مجموعات البيانات، وتدريب النماذح، وتفسير النتائج من خلال الدروس المكتوبة المنظمة. هذه الدورة مصممة للمبتدئين الذين لديهم فهم أساسي لبرمجة بايثون ويرغبون في دخول مجال التعلم العميق.لا تحتاج إلى خبرة سابقة في التعلم الآلي. ابدأ القراءة اليوم لبناء أساس متين في التعلم العميق و Python.