بدءًا من أساسيات التعلم العميق وتطبيقاته المختلفة ، يوضح لك التعلم العميق التطبيقي باستخدام PyTorch كيفية حل المهام الشائعة ، مثل تصنيف الصور ومعالجة اللغة الطبيعية من خلال فهم الهياكل المختلفة للشبكات العصبية.
بعض المعرفة العملية ببايثون والإلمام بأساسيات التعلم الآلي أمر لا بد منه. ومع ذلك ، فإن معرفة NumPy والباندا ستكون مفيدة ، ولكنها ليست ضرورية.
تم تصميم التعلم العميق التطبيقي مع PyTorch لعلماء البيانات ومحللي البيانات والمطورين الذين يرغبون في العمل مع البيانات باستخدام تقنيات التعلم العميق. أي شخص يتطلع إلى استكشاف وتنفيذ الخوارزميات المتقدمة باستخدام PyTorch سيجد أيضًا هذه الدورة التدريبية مفيدة.
التعلم العميق التطبيقي باستخدام طرق توصيل PyTorch
فائدة تدريب المدرب بعد انتهاء الدورة
تم تضمين رمل الحوسبة بعد الدورة التدريبية
تم تضمين امتحان 4thdacad في نهاية الدورة
التعلم العميق التطبيقي مع فوائد دورة PyTorch
اكتشف مجموعة متنوعة من مشاكل البيانات التي يمكنك تطبيق حلول التعلم العميق عليها تعلم بناء جملة PyTorch وأنشئ شبكة عصبية أحادية الطبقة معها ، قم ببناء شبكة عصبية عميقة لحل مشكلة التصنيف ، تطوير نموذج نقل النمط ، تنفيذ زيادة البيانات وإعادة تدريب النموذج الخاص بك ، بناء نظام للنص المعالجة باستخدام شبكة عصبية متكررة
تطبيق التعلم العميق مع مخطط دورة PyTorch
الدرس 1: مقدمة في التعلم العميق و PyTorch
فهم التعلم العميق
مقدمة PyTorch
الدرس 2: اللبنات الأساسية للشبكات العصبية
الدرس 3: مشكلة تصنيف باستخدام DNN
الدرس 4: الشبكات العصبية التلافيفية
الدرس الخامس: نقل النمط
الدرس 6: تحليل تسلسل البيانات باستخدام RNNs