آموزش عملی یادگیری عمیق با PyTorch برای مبتدیان

آنچه یاد خواهید گرفت:

• آموزش شبکه‌های عصبی کانولوشن
• چگونه تبدیلات داده را با کتابخانه torchvision اعمال کنیم؟
• چگونه نمونه داده‌ها را در PyTorch به طور موثر ذخیره و بارگذاری کنیم؟
• چگونه از شتاب‌دهی GPU برای آموزش موثر شبکه‌های عصبی استفاده کنیم؟
• به طور کلی، دانشجویان پایه محکمی در مفاهیم و تکنیک‌های اساسی لازم برای آموش موثر شبکه‌های عصبی خواهند ساخت.

توضیحات دوره

چه در زمینه شبکه‌های عصبی تازه‌کار باشید و چه بخواهید مهارت‌های خود را گسترش دهید، این دوره رویکردی عملی برای آموزش شبکه‌های عصبی از ابتدا برای شما فراهم می‌کند.

برنامه درسی جامع این دوره شامل تمام کامپوننت‌های اساسی یادگیری عمیق، از جمله شبکه‌های عصبی، توابع زیان، بهینه‌سازها، مجموعه داده‌ها و DataLoaderها می‌باشد. شما همچنین یاد می‌گیرید چگونه از GPU برای شتاب‌دهی آموزش استفاده کنید و بینش‌های عملی در زمینه ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی اولیه با PyTorch بدست آورید.

آنچه این دوره را متمایز می‌کند، دسترسی‌پذیری آن است. شما نیازی به دانش قبلی در مورد شبکه‌های عصبی یا PyTorch ندارید. تنها چیزی که نیاز دارید،درک اولیه از پایتون است و ما شما را در باقی مسیر راهنمایی خواهیم کرد.

تا پایان دوره، شما مهارت‌های لازم برای آموزش شبکه‌های عصبی اولیه با PyTorch را بدست می‌آورید. پتانسیل خود را در یادگیری عمیق آنلاک کنید و امروز این سفر هیجان‌انگیز را آغاز کنید. امروز در این دوره شرکت کنید و شروع به ساخت تخصص خود در دنیای هوش مصنوعی کنید.

محتوای دوره:

• مجموعه داده‌ها
• Data Loaderها
• تقویت تصویر
• توابع زیان
• بهینه‌سازها
• توابع فعال‌سازی
• تکنیک‌های نرمال‌سازی
• شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN)
• آموزش شبکه‌های عصبی
• شتاب‌دهی با GPU

پیش‌نیازهای دوره

• تنها پیش‌نیاز، دانش اولیه پایتون است.
• نیازی به تجربه در یادگیری عمیق نیست.
• نیازی به تجربه در PyTorch نیست.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• این دوره برای مبتدیانی طراحی شده است که به یادگیری عمیق علاقه دارند اما پیشینه نظری یا فنی ندارند.
• مبتدیانی که از حجم زیاد اطلاعات خسته شده‌اند و به دنبال مسیر ساده‌ای برای ساخت پایه‌ای محکم در یادگیری عمیق هستند.