التعلم العميق باستخدام PyTorch: دليل عملي يركز على Python

يقود التعلم العميق أهم الاختراقات التكنولوجية المثيرة اليوم، ولكن البدء فيه غالبًا ما يكون مربكًا بسبب الرياضيات الكثيفة أو الكود المعقد للغاية. تقدم هذه الدورة المكتوبة مسارًا واضحًا ومنظمًا لإتقان PyTorch، وهو الإطار القياسي في الصناعة الذي يفضله الباحثون والمطورون على حد سواء. ستنتقل بسلاسة من مفاهيم البرمجة الأساسية إلى تدريب شبكاتك العصبية الخاصة. من خلال التركيز على التقدم المنطقي للنماذج - بدءًا من الانحدار البسيط والبناء وصولاً إلى الشبكات متعددة الطبقات - ستفهم بالضبط كيف ولماذا يعمل التعلم العميق. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية للموترات (tensors) والتدرجات (gradients) والرسوم البيانية الحسابية (computational graphs) - بناء وتدريب نماذج الانحدار الخطي واللوجستي من الصفر باستخدام PyTorch - تصميم شبكات عصبية متعددة الطبقات لمهام التصنيف والانحدار - تطبيق حلقات التدريب الحديثة، ودوال الخسارة (loss functions)، وخوارزميات التحسين (optimization algorithms) - تطبيق ممارسات الترميز المستقلة عن الجهاز لتشغيل النماذج على CPU أو CUDA أو Apple Silicon - الاستفادة من التعلم بالنقل (transfer learning) باستخدام النماذج المدربة مسبقًا لحل مشاكل التصنيف تبدأ الرحلة بالمصطلحات الأساسية وآليات الموترات، قبل الانتقال خطوة بخطوة عبر نماذج الانحدار والشبكات العصبية الاصطناعية وسير عمل حفظ النماذج الحديثة. ستقرأ شروحات واضحة وتدرس مقتطفات كود منظمة جيدًا مصممة لجعل المفاهيم المعقدة بديهية. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين ومطوري البرامج وعلماء البيانات الطموحين الذين يرغبون في مقدمة عملية للتعلم العميق باستخدام Python، دون الحاجة إلى خلفية رياضية متقدمة. ابدأ رحلة التعلم العميق الخاصة بك اليوم وابنِ أساسًا قويًا في PyTorch.