مشروع تتويجي في التعلم العميق: بناء مسارات العمل (Pipelines) باستخدام PyTorch و Keras

قد يمثل الانتقال من التعلم العميق النظري إلى بناء مسار عمل (pipeline) كامل للمشروع عقبة رئيسية. يعمل هذا المساق على سد هذه الفجوة من خلال إرشادك عبر مشروع تتويجي منظم قائم على النصوص. ستكتسب الثقة لتصميم وتنفيذ وتقييم نماذج الشبكات العصبية من الصفر. من خلال العمل عبر دورة حياة كاملة للتعلم الآلي، ستتعلم كيفية التعامل مع مسارات عمل البيانات (data pipelines)، وتدريب النماذج في كل من PyTorch و Keras، ومقارنة أدائها بشكل منهجي. ما ستتعلمه: - فهم الاختلافات المعمارية الأساسية وسير العمل (workflows) لكل من PyTorch و Keras. - إعداد مسارات عمل قوية لتحميل البيانات ومعالجتها المسبقة وزيادتها (augmentation) للتعلم العميق. - بناء وتدريب الشبكات العصبية التلافيفية (convolutional neural networks) باستخدام أفضل الممارسات الحديثة في كلا الإطارين. - مقارنة أداء النموذج باستخدام مقاييس التقييم القياسية واستراتيجيات التحقق (validation). - تطبيق مبادئ MLOps الأساسية لتتبع تجارب النموذج ومعاملاته (parameters) وتشغيل التدريب. تبدأ الرحلة بمفاهيم ومصطلحات مسارات العمل (pipeline) الأساسية قبل التعمق في أمثلة التعليمات البرمجية العملية. ستنتقل من إعداد البيانات الأولية إلى تصميم بنية النموذج، وحلقات التدريب، والتحليل المقارن. تم تصميم هذا المساق لمطوري AI الطموحين والطلاب الذين لديهم فهم أساسي لـ Python والشبكات العصبية ويرغبون في بناء مشروعهم الأول الشامل (end-to-end). ابدأ ببناء محفظة التعلم العميق الخاصة بك اليوم.