سرفصل جامع PyTorch: راهنمای گام به گام برای یادگیری یادگیری عمیق با PyTorch
مقدمه
یادگیری عمیق به عنوان زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی، در سال‌های اخیر به دلیل پیشرفت‌های چشمگیر در قدرت محاسباتی و دسترسی به حجم عظیمی از داده‌ها، به سرعت در حال رشد و توسعه است. PyTorch به عنوان یک کتابخانه متن‌باز و قدرتمند در پایتون، به کاربران امکان می‌دهد تا مدل‌های یادگیری عمیق پیچیده را با استفاده از کدی ساده و روان بسازند و آموزش دهند. این سرفصل جامع، راهنمایی گام به گام برای یادگیری PyTorch و نحوه استفاده از آن برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق قدرتمند ارائه می‌دهد.
مخاطبان هدف
این سرفصل برای افراد مبتدی تا متوسط در زمینه یادگیری عمیق که به دنبال یادگیری PyTorch و نحوه استفاده از آن برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق قدرتمند هستند، طراحی شده است.
پیش‌نیازها
- آشنایی با مبانی برنامه‌نویسی پایتون
- درک اولیه از مفاهیم یادگیری ماشین
محتوای دوره
بخش ۱: مقدمه‌ای بر PyTorch
- فصل ۱: معرفی PyTorch و مزایای آن
- فصل ۲: نصب و راه‌اندازی PyTorch
- فصل ۳: آشنایی با اشیاء و مفاهیم کلیدی PyTorch
- فصل ۴: ساخت Tensorها و عملیات پایه با آنها
بخش ۲: ساخت مدل‌های یادگیری عمیق با PyTorch
- فصل ۵: معرفی مدل‌های خطی و رگرسیون خطی
- فصل ۶: پیاده‌سازی رگرسیون خطی با PyTorch
- فصل ۷: معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی
- فصل ۸: ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی چندلایه با PyTorch
- فصل ۹: توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازی در PyTorch
- فصل ۱۰: اعتبارسنجی و ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
بخش ۳: کاربردهای PyTorch
- فصل ۱۱: کاربرد PyTorch در بینایی رایانه
- فصل ۱۲: کاربرد PyTorch در پردازش زبان طبیعی
- فصل ۱۳: کاربرد PyTorch در تولید محتوا
- فصل ۱۴: کاربرد PyTorch در سری‌های زمانی
بخش ۴: منابع برای یادگیری بیشتر
- فصل ۱۵: مستندات رسمی PyTorch
- فصل ۱۶: کتابخانه‌های یادگیری عمیق مرتبط با PyTorch
- فصل ۱۷: دوره‌های آنلاین و آفلاین یادگیری PyTorch
- فصل ۱۸: انجمن‌ها و گروه‌های حمایتی PyTorch
ابزارها و کتابخانه‌ها
- PyTorch
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib
موارد قابل تحویل
- در طول این سرفصل، چندین پروژه عملی را انجام خواهید داد که به شما در درک بهتر مفاهیم و نحوه استفاده از PyTorch برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق قدرتمند کمک می‌کند.
نتیجه
با گذراندن این سرفصل جامع، دانش و مهارت‌های لازم برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از PyTorch را به دست خواهید آورد. شما قادر خواهید بود از PyTorch برای حل طیف وسیعی از مسائل در زمینه‌های مختلف مانند بینایی رایانه، پردازش زبان طبیعی، تولید محتوا و سری‌های زمانی استفاده کنید.
منابع
