أساسيات PyTorch: بناء وتدريب الشبكات العصبية

هل أنت فضولي بشأن كيفية عمل نماذج التعلم الآلي الحديثة ولكنك غير متأكد من أين تبدأ بالتنفيذ العملي؟ PyTorch هو إطار العمل الأساسي لإحياء مفاهيم الشبكات العصبية المعقدة. تقدم هذه الدورة مسارًا واضحًا يعتمد على النصوص لإتقان العناصر الأساسية للتعلم العميق باستخدام Python و PyTorch. بحلول النهاية، ستتمكن من بناء وتدريب شبكات عصبية بسيطة للمهام الشائعة مثل التصنيف والانحدار. ما ستتعلمه: * فهم المكونات الأساسية للشبكات العصبية، بما في ذلك الطبقات، ووظائف التنشيط، وحسابات الخسارة. * إتقان استخدام PyTorch Tensors لمعالجة البيانات بكفاءة وتسريع وحدة معالجة الرسومات (GPU). * تنفيذ حلقة التدريب الكاملة: التمرير الأمامي، التمرير الخلفي (autograd)، وخطوات المُحسِّن. * تطبيق الممارسات الحديثة لتحميل مجموعات البيانات ومعالجتها مسبقًا باستخدام أدوات PyTorch. * التدرب على بناء وتخصيص معماريات النماذج المتسلسلة والوظيفية في PyTorch. تبدأ المادة بشرح المصطلحات الرئيسية وعمليات الموتر قبل الانتقال خطوة بخطوة عبر إعداد خطوط أنابيب البيانات وبناء معماريات شبكات معقدة بشكل متزايد. ستقوم بقراءة وتحليل مقتطفات التعليمات البرمجية العاملة لكل مفهوم. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين الذين يرتاحون لصيغة Python ويرغبون في دخول مجال التعلم الآلي باستخدام مكتبة PyTorch القياسية في الصناعة. لا يلزم معرفة مسبقة بالشبكات العصبية أو التعلم العميق. ابدأ في بناء أساس التعلم الآلي الخاص بك اليوم.