توضیحات

آموزش یادگیری عمیق با پای‌تورچ (PyTorch) از صفر تا پیشرفته

نام دوره : PyTorch for Deep Learning Bootcamp

پیش‌نیازها

• تجهیزات و اینترنت: یک دستگاه کامپیوتر (ویندوز، مک یا لینوکس) با دسترسی به اینترنت.
• دانش پایه پایتون: آشنایی با اصول و سینتکس پایه زبان پایتون الزامی است.
• دانش یادگیری ماشین (اختیاری): داشتن سابقه کار با مبانی Machine Learning توصیه می‌شود اما الزامی نیست؛ منابع تکمیلی برای یادگیری سریع در طول دوره ارائه خواهد شد.

توضیحات:

پای‌تورچ (PyTorch) فریم‌ورک پیشرو در یادگیری عمیق و هوش مصنوعی است که توسط شرکت‌ها و سازمان‌های برتر دنیا مانند متا (Meta)، تسلا (Tesla) برای سیستم‌های خودران و اپل (Apple) برای پردازش تصاویر هوشمند استفاده می‌شود.

علاوه بر این، اکثریت قریب‌به‌اتفاق مقالات تحقیقاتی روز دنیای هوش مصنوعی کدهای خود را با PyTorch منتشر می‌کنند.

این دوره یک بوت‌کمپ کاملاً عملی و پروژه‌محور است؛ به این معنی که صرفاً به مفاهیم تئوری نمی‌پردازد، بلکه شما را درگیر آزمایش، حل تمرین و ساخت مدل‌های واقعی می‌کند.

از صفرِ مطلق و ساخت اولین تنسورها (Tensors) شروع می‌کنید و تا شبیه‌سازی معماری‌های مقالات برجسته دنیا مانند Vision Transformer (ViT) و در نهایت انتشار آنلاین مدل‌ها (Model Deployment) پیش می‌روید.

سرفصل‌های تخصصی و مسیر یادگیری دوره آموزش یادگیری عمیق با پای‌تورچ (PyTorch) از صفر تا پیشرفته

• مبانی و ساختار تنسورها در PyTorch: آشنایی عمیق با ساختار تنسورها به عنوان بلوک ساختاری پایه‌ای داده‌ها در هوش مصنوعی.

• جریان کاری استاندارد پای‌تورچ (PyTorch Workflow): یادگیری خط لوله کامل از بارگذاری داده تا تبدیل به تنسور و آموزش مدل‌های شبکه عصبی.

• طبقه‌بندی با شبکه‌های عصبی (Classification): ساخت مدل‌های کلاسیفیکیشن برای تشخیص الگوهایی مانند اسپم یا تراکنش‌های مشکوک.

• بینایی ماشین (Computer Vision): معماری شبکه‌های عصبی بینایی برای دسته‌بندی و شناسایی هوشمند تصاویر.

• کار با دیتاست‌های سفارشی (Custom Datasets): ساخت و آموزش پروژه FoodVision Mini برای تشخیص تصاویر غذاهای مختلف از دیتاست‌های اختصاصی.

• ماژولار کردن کدها (Going Modular): تبدیل کدهای تعاملی ژوپیتر نوت‌بوک و گوگل کولب به اسکریپت‌های پایتونی تمیز و استاندارد.

• یادگیری انتقالی (Transfer Learning): بهره‌گیری از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده روی میلیون‌ها تصویر و ارتقای دقت با کمترین هزینه پردازشی.

• ردیابی آزمایش‌ها (Experiment Tracking): مدیریت و مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف برای انتخاب بهترین نسخه.

• پیاده‌سازی مقالات پژوهشی (Paper Replicating): بازنویسی و پیاده‌سازی معماری‌های روز نظیر Vision Transformer از روی مقالات علمی معتبر.

• استقرار مدل در محیط وب (Model Deployment): خروجی گرفتن و منتشر کردن مدل‌های یادگیری عمیق به‌صورت یک اپلیکیشن وب تعاملی برای استفاده عموم.

چرا باید در این دوره شرکت کنید؟

• پروژه‌محور و کاملاً کاربردی: تجربه ساخت مدل‌های دنیای واقعی و خروج از چرخه آموزش‌های صرفاً تئوری.

• آمادگی برای بازار کار بین‌المللی: یادگیری استانداردهایی که غول‌های فناوری (Big Tech) برای استخدام مهندسان Deep Learning به دنبال آن هستند.

• پوشش کامل چرخه حیات مدل (End-to-End): از جمع‌آوری دیتاست تا آموزش، ارزیابی، مقاله‌خوانی و استقرار نهایی در وب.

دوره آموزش یادگیری عمیق با پای‌تورچ (PyTorch) از صفر تا پیشرفته برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشجویان و متخصصان علم داده (Data Science): افرادی که می‌خواهند مهارت‌های عملی کار با شبکه‌های عصبی عمیق را ارتقا دهند.

• برنامه‌نویسان پایتون و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی: کسانی که قصد دارند از سطح مقدماتی فراتر رفته و به عنوان مهندس یادگیری عمیق وارد بازار کار شوند.

• فارغ‌التحصیلان بوت‌کمپ‌ها و آموزش‌های پایه‌ای: توسعه‌دهندگانی که از آموزش‌های سطحی خسته شده‌اند و می‌خواهند تسلط عمیق و حرفه‌ای بر پیاده‌سازی کدهای PyTorch پیدا کنند.

بخشی از دوره :