أساسيات PyTorch: بناء وتدريب الشبكات العصبية الأساسية

يشغل التعلم العميق أكثر تطبيقات AI الحديثة إثارة، ولكن فهم كيفية تنفيذ هذه الأنظمة من الصفر قد يبدو مرهقًا. تتجاوز هذه الدورة التعقيد، وتركز على التنفيذ العملي باستخدام إطار عمل PyTorch. بحلول نهاية هذه الدورة، ستتقن المهارات العملية اللازمة لتنفيذ معماريات الشبكات العصبية الأساسية، مما يؤهلك للتعامل مع مشاريع AI المعقدة وفهم سير عمل تطوير النماذج الحديثة. ما ستتعلمه: * فهم الأسس الرياضية للشبكات العصبية، بما في ذلك المفاهيم الأساسية مثل backpropagation والتحسين (optimization). * بناء وتدريب شبكات التغذية الأمامية (FNNs) لمهام التصنيف والانحدار الأساسية. * تنفيذ الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لتصنيف الصور القوي واستخراج الميزات. * تطوير الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) لمعالجة التسلسل وتوليد النصوص. * إعداد الشبكات التوليدية التنافسية (GANs)، مثل DCGANs، لتوليف بيانات جديدة. * تطبيق تقنيات التعلم التحويلي (transfer learning) الأساسية لتكييف النماذج المدربة مسبقًا بكفاءة للمهام الجديدة. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية وإعداد سير عمل PyTorch، ثم تتقدم عبر التنفيذ العملي لأنواع الشبكات الرئيسية (FNN، CNN، RNN، GAN). يقدم كل درس شروحات مكتوبة واضحة للهندسة المعمارية ومقتطفات برمجية عملية للتدريب والتقييم. تم تصميم هذه الدورة حصريًا للمبتدئين المهتمين بالتعلم العميق العملي و AI، ولا تتطلب أي خبرة سابقة في PyTorch أو الرياضيات المتقدمة. ابدأ ببناء محفظة التعلم العميق الخاصة بك اليوم.