pytorch deep learning
1.0.0
مرحبًا بك في صفر لإتقان تعلم Pytorch لدورة التعلم العميق ، ثاني أفضل مكان لتعلم Pytorch على الإنترنت (الأول هو وثائق Pytorch).
| قسم | ماذا تغطي؟ | التمارين والضغط خارج | الشرائح |
|---|---|---|---|
| 00 - أساسيات Pytorch | العديد من عمليات Pytorch الأساسية المستخدمة في التعلم العميق والشبكات العصبية. | انتقل إلى التمارين والضغط خارج | اذهب إلى الشرائح |
| 01 - سير عمل Pytorch | يوفر مخططًا تفصيليًا للاقتراب من مشاكل التعلم العميق وبناء الشبكات العصبية مع Pytorch. | انتقل إلى التمارين والضغط خارج | اذهب إلى الشرائح |
| 02 - تصنيف الشبكة العصبية Pytorch | يستخدم سير عمل Pytorch من 01 لتجاوز مشكلة تصنيف الشبكة العصبية. | انتقل إلى التمارين والضغط خارج | اذهب إلى الشرائح |
| 03 - رؤية الكمبيوتر Pytorch | دعونا نرى كيف يمكن استخدام Pytorch لمشاكل رؤية الكمبيوتر باستخدام نفس سير العمل من 01 و 02. | انتقل إلى التمارين والضغط خارج | اذهب إلى الشرائح |
| 04 - مجموعات بيانات Pytorch مخصصة | كيف يمكنك تحميل مجموعة بيانات مخصصة في Pytorch؟ كما سنضع الأسس في دفتر الملاحظات هذا للرمز المعياري الخاص بنا (مغطى في 05). | انتقل إلى التمارين والضغط خارج | اذهب إلى الشرائح |
| 05 - Pytorch الذهاب وحدات | تم تصميم Pytorch ليكون وحدات ، دعنا ندير ما أنشأناه في سلسلة من البرامج النصية Python (هكذا ستجد غالبًا رمز Pytorch في البرية). | انتقل إلى التمارين والضغط خارج | اذهب إلى الشرائح |
| 06 - التعلم نقل Pytorch | دعنا نأخذ نموذجًا جيدًا تم تدريبه جيدًا وضبطه على إحدى مشكلاتنا. | انتقل إلى التمارين والضغط خارج | اذهب إلى الشرائح |
| 07 - مشروع Milestone 1: تتبع تجربة Pytorch | لقد قمنا ببناء مجموعة من النماذج ... ألا يكون من الجيد تتبع كيف تسير جميعها؟ | انتقل إلى التمارين والضغط خارج | اذهب إلى الشرائح |
| 08 - مشروع MILESTONE 2: ورقة Pytorch تكرار | Pytorch هو إطار التعلم العميق الأكثر شعبية لأبحاث التعلم الآلي ، دعنا نرى لماذا من خلال تكرار ورقة التعلم الآلي. | انتقل إلى التمارين والضغط خارج | اذهب إلى الشرائح |
| 09 - مشروع Milestone 3: نشر النموذج | لذلك قمنا ببناء نموذج Pytorch العاملة ... كيف يمكننا الحصول عليه في أيدي الآخرين؟ تلميح: نشره على الإنترنت. | انتقل إلى التمارين والضغط خارج | اذهب إلى الشرائح |
| Pytorch موارد إضافية | تغطي هذه الدورة كمية كبيرة من Pytorch والتعلم العميق ولكن مجال التعلم الآلي واسع ، في الداخل هنا ستجد الكتب والموارد الموصى بها: Pytorch and Deep Learning ، ML Engineering ، NLP (معالجة اللغة الطبيعية) ، بيانات السلاسل الزمنية ، حيث يمكن العثور على بيانات وأكثر. | - | - |
| Pytorch Cheatsheet | نظرة عامة سريعة للغاية على بعض الميزات الرئيسية لـ Pytorch Plus على روابط لمختلف الموارد حيث يمكن العثور على المزيد في الدورة التدريبية وفي وثائق Pytorch. | - | - |
| برنامج تعليمي سريع Pytorch 2.0 | مقدمة Fassssssst إلى Pytorch 2.0 ، ما هو جديد وكيفية البدء مع الموارد لمعرفة المزيد. | - | - |
تم الانتهاء من جميع المواد ومقاطع الفيديو المنشورة على الصفر لإتقان!
راجع صفحة المشروع للوحة Work-in-Progress-https://github.com/users/mrdbourke/projects/1
انظر السجل للحصول على التحديثات اليومية تقريبًا.
أنت: هي مبتدئ في مجال التعلم الآلي أو التعلم العميق وترغب في تعلم Pytorch.
هذه الدورة: تعلمك Pytorch والعديد من مفاهيم التعلم الآلي بطريقة عملية ، رمز أولاً.
إذا كان لديك بالفعل خبرة لمدة عام واحد في التعلم الآلي ، فقد تساعد هذه الدورة ولكن تم تصميمها خصيصًا لتكون صديقة للمبتدئين.
بالنسبة إلى 1 و 2 ، أوصي بالصفر لإتقان علوم البيانات والتعلم الآلي ، وسوف يعلمك أساسيات التعلم الآلي والبيثون (أنا متحيز رغم أنني أدرس هذا الدورة).
جميع مواد الدورة التدريبية متوفرة مجانًا في كتاب عبر الإنترنت في LearnPytorch.io. إذا كنت ترغب في القراءة ، فإنني أوصي بالوصول إلى الموارد هناك.
إذا كنت تفضل التعلم عبر الفيديو ، يتم تدريس الدورة التدريبية أيضًا بتنسيق على غرار التلمذة الصناعية ، مما يعني أنني أكتب رمز Pytorch ، فأنت تكتب رمز Pytorch.
هناك سبب يتضمن شعار الدورة التدريبية إذا كنت في شك ، قم بتشغيل الكود والتجربة ، التجربة ، التجربة! .
هدفي كله هو مساعدتك في فعل شيء واحد: تعلم التعلم الآلي عن طريق كتابة رمز Pytorch.
تتم كتابة جميع الكود عبر أجهزة الكمبيوتر المحمولة من Google Colab (يمكنك أيضًا استخدام دفاتر Notebooks Jupyter) ، وهو مورد مجاني لا يصدق لتجربة التعلم الآلي.
هناك شهادات وكل موسيقى الجاز إذا ذهبت من خلال مقاطع الفيديو.
لكن الشهادات هي مه.
يمكنك النظر في هذه الدورة التدريبية لوكيل الزخم في التعلم الآلي.
بحلول النهاية ، ستكتب مئات خطوط كود Pytorch.
وسيتعرض للعديد من أهم المفاهيم في التعلم الآلي.
لذلك عندما تذهب إلى إنشاء مشاريع التعلم الآلي الخاصة بك أو تفقد مشروع تعلم الآلة العام المصنوع من Pytorch ، فسيشعر بالمعرفة ، وإذا لم يحدث ذلك ، على الأقل ستعرف أين تبحث.
نبدأ مع أساسيات Pytorch والتعلم الآلي ، لذلك حتى لو كنت جديدًا في التعلم الآلي ، فسوف تتعرض للسرعة.
بعد ذلك ، سنستكشف مجالات أكثر تقدماً بما في ذلك تصنيف الشبكة العصبية Pytorch ، وسير عمل Pytorch ، ورؤية الكمبيوتر ، ومجموعات البيانات المخصصة ، وتتبع التجربة ، ونشر النماذج ، ومفضلي الشخصي: نقل التعلم ، وهي تقنية قوية لأخذ ما تعلمته نموذج التعلم الآلي في مشكلة أخرى وتطبيقه على الخاص بك!
على طول الطريق ، ستقوم ببناء ثلاثة مشاريع معلمة يحيط بمشروع شامل يسمى FoodVision ، وهو نموذج رؤية الكمبيوتر العصبي لتصنيف صور الطعام.
ستساعدك هذه المشاريع المعممة على التدرب على استخدام Pytorch لتغطية مفاهيم التعلم الآلي المهمة وإنشاء محفظة يمكنك عرض أصحاب العمل والقول "إليك ما قمت به".
يمكنك قراءة المواد الموجودة على أي جهاز ولكن من الأفضل مشاهدة هذه الدورة وترميزها في متصفح سطح المكتب.
تستخدم الدورة أداة مجانية تسمى Google Colab. إذا لم تكن لديك خبرة في ذلك ، فسأذهب إلى المقدمة المجانية إلى Google Colab Tutorial ثم أعود إلى هنا.
للبدء:
يرجى ترك مناقشة أو أرسل لي بريدًا إلكترونيًا مباشرة: دانيال (في) Mrdbourke (DOT) com.
تحديثات يومية تقريبًا لما يحدث.
extras/ (نظرة عامة بسيطة للعديد من أهم وظائف Pytorch)demos/ ، ابدأ في التعليق على دفتر الملاحظات 09torchvision V0.13 (سيحل هذا محل 07 V1 عند إصدار torchvision=0.13 )torchvision V0.13 (سيحل هذا محل 06 V1 عند إصدار torchvision=0.13 )torchvision V0.13 القادم (طرق تعلم نقل جديدة)helper_functions.py
