لقد غيَّر تعلم العمق الطريقة التي نقترب بها من المشاكل المعقدة مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية، وحتى تحليل الصوت. في جوهر العديد من تطبيقات تعلم العمق هو PyTorch، إطار عمل قوي ومرن يسمح للمطورين والباحثين ببناء وتدريب الشبكات العصبية بكفاءة. إذا كنت تبحث عن تجربة عملية مع PyTorch وفهم بنية الجملة في التطبيقات الحقيقية، لدينا الدورة المثالية بالنسبة لك.

لقد قمنا للتو بنشر دورة على قناة YouTube الخاصة بموقع freeCodeCamp.org ستعلمك كل شيء عن PyTorch وبنية الجملة الخاصة به من خلال خمس تمارين عملية، بتوجيه من عمر عاطف. تقدم هذه الدورة مقدمة منظمة لـ PyTorch، تغطي مختلف أنواع مهام تعلم الآلة، بدءًا من تصنيف البيانات الجدولية إلى تطبيقات تعلم العمق في تصنيف الصور والصوت والنصوص. تركز كل قسم على مشكلة محددة، مما يتيح لك رؤية PyTorch في العمل وبناء نماذج تتعامل مع مختلف أنواع البيانات.

ما ستتعلمه في هذه الدورة

🔹 تصنيف البيانات الجدولية – تعلم كيفية استخدام PyTorch للبيانات المنظمة، مهارة حاسمة للنمذجة التنبؤية في صناعات مثل التمويل والرعاية الصحية والتجزئة.

🔹 تصنيف الصور – قم بتدريب نموذج تعلم عميق للتعرف على الكائنات في الصور، مهمة أساسية في رؤية الحاسوب.

🔹 نماذج مُعَدَّة مسبقاً لتصنيف الصور – اكتشف كيفية الاستفادة من الشبكات العصبية المدربة مُسبقاً بقوة لتحقيق دقة عالية مع وقت تدريب أدنى.

🔹 تصنيف الصوت – استكشف كيف يمكن استخدام PyTorch لتصنيف الأصوات والكلام، وهي خطوة أساسية في تطبيقات مثل التعرف على الصوت وتصنيف الموسيقى.

🔹 تصنيف النصوص باستخدام BERT – تعلم كيفية استخدام نموذج BERT لمهام معالجة اللغة الطبيعية مثل تحليل المشاعر واكتشاف الرسائل غير المرغوب فيها.

لماذا تتعلم PyTorch؟

يستخدم PyTorch على نطاق واسع في كل من البحث والصناعة بفضل سهولة استخدامه، ورسم بياني للحساب الديناميكي، ودعم المجتمع القوي. من خلال إتقان PyTorch، ستكتسب القدرة على بناء ونشر نماذج التعلم العميق بكفاءة، مما يجعله مهارة أساسية لعلماء البيانات ومهندسي الذكاء الاصطناعي والباحثين.

هذه الدورة مناسبة للمبتدئين لكنها تقدم أيضًا رؤى قيمة لأولئك الذين لديهم دراية بالفعل بتعلم الآلة. كل قسم يتضمن تمارين برمجية عملية تعزز فهمك وتساعدك على تطبيق ما تتعلمه على مشاكل العالم الحقيقي.

شاهد الدورة الكاملة هنا: دورة PyTorch على freeCodeCamp.org (6 ساعات مشاهدة).