التعلم العميق للبرمجيين باستخدام PyTorch و fastai

يكافح العديد من المطورين من أجل سد الفجوة بين مفاهيم التعلم الآلي الرفيعة المستوى والشفرة الفعلية العاملة. وهذه الدورة النصية ترشدك عبر العمليات الداخلية للشبكات العصبية الحديثة، وتبين لك بالضبط كيفية بناء وتحسين النماذج من الصفر. وستكتسب فهما عميقا وحتميا للرياضيات والشفرات التي تدعم تطبيقات الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية اليوم. من خلال قراءة شروحات واضحة وتحليل مقتطفات من الشفرات المنظمة، سوف تتعلم كيفية تصحيح حلقات التدريب، وتحسين البارامترات الفائقة، وتنفيذ تقنيات التدريس المتطورة. ونبدأ بمفاهيم التعلم العميق الأساسية، لضمان فهمك للبنية الأساسية قبل الغوص في التدريب المتقدم للنماذج. ماذا ستتعلم: - فهم الميكانيكا الأساسية للشبكات العصبية، ودوال الخسارة، وخوارزميات التحسين - بناء وتكييف نماذج التعلم العميق باستخدام برنامج PyTorch ومكتبة fastai - تنفيذ تقنيات تدريبية حديثة تشمل أجهزة تحديد معدلات التعلم والتدريب المختلط الدقة - تصحيح وحل المشاكل الشائعة في تدريب النماذج مثل التكيف المفرط والتكيف الناقص - تطبيق التعلم الانتقالي لتكييف النماذج المدربة مسبقا لمهام الرؤية الحاسوبية المخصصة - ممارسة هيكلة شفرة التعلم الآلي النظيفة والقابلة للتكرار باستخدام اتفاقيات بايثون الحديثة تبدأ هذه الدورة بمصطلحات التعلم العميق الأساسية والمفاهيم الرياضية الأساسية قبل الانتقال إلى تنفيذ الرمز العملي. وستستكشف الهندسة المعمارية العملية والحقيقية وتتعلم كيفية تحسينها لتحقيق الأداء الجاهز للإنتاج. هذه الدورة مصممة للمبرمجين والمطورين الذين لديهم معرفة أساسية بلغة بايثون والذين يرغبون في الانتقال إلى التعلم العميق دون الحاجة إلى درجة الدكتوراه في الرياضيات. ابدأ القراءة اليوم لفتح قوة التعلم العميق وبناء تطبيقات أكثر ذكاءً بثقة.