اگه دنبال یه مسیر عملی برای ورود به دنیای یادگیری عمیق هستی، این دوره می‌تونه نقطه شروع خوبی باشه. پایتورچ (PyTorch) یکی از محبوب‌ترین و در عین حال منعطف‌ترین فریم‌ورک‌های یادگیری عمیقه که این روزها خیلی از پروژه‌های تحقیقاتی و صنعتی روی اون سوار می‌شن.
...
آشنایی با دوره آموزش مقدمه‌ای بر پایتورچ
اگه دنبال یه مسیر عملی برای ورود به دنیای یادگیری عمیق هستی، این دوره می‌تونه نقطه شروع خوبی باشه. پایتورچ (PyTorch) یکی از محبوب‌ترین و در عین حال منعطف‌ترین فریم‌ورک‌های یادگیری عمیقه که این روزها خیلی از پروژه‌های تحقیقاتی و صنعتی روی اون سوار می‌شن.
خب چرا پایتورچ؟ چون هم ساده‌ست، هم قدرتمند. روی پایتون بنا شده و همین باعث می‌شه اگه با پایتون راحت باشی، خیلی سریع باهاش راه بیای.
چرا این دوره رو انتخاب کنیم؟
یادگیری نسبتاً آسان: پایتورچ روی زبان پایتون سواره، پس اگه با سینتکس پایتون آشنایی داشته باشی، خیلی زود باهاش جوش می‌خوری.
انعطاف‌پذیری بالا: می‌تونی مدل‌های یادگیری عمیق رو به روش‌های مختلف طراحی و پیاده کنی؛ دستت بازه.
پشتیبانی از GPU: با استفاده از قدرت کارت‌های گرافیک، آموزش مدل‌هات خیلی سریع‌تر پیش می‌ره.
جامعه کاربری فعال: یه دنیا توسعه‌دهنده و کاربر دور و بر پایتورچ هستن که وقتی گیر کنی، جوابت رو می‌دن.
توی این دوره چی یاد می‌گیری؟
قراره با مبانی پایتورچ آشنا بشی و کم‌کم دستت راه بیفته. از جمله:
طراحی و اجرای مدل‌های یادگیری عمیق با پایتورچ
استفاده از GPU برای سرعت بخشیدن به اجرای مدل‌ها
به‌کارگیری کتابخانه‌های مختلف پایتورچ در پردازش تصویر و یادگیری عمیق
به‌کار بردن مدل‌های آموزش‌دیده برای پیش‌بینی روی داده‌های واقعی
این دوره به درد کی می‌خوره؟
دانشجوها و فارغ‌التحصیل‌های علوم کامپیوتر
متخصص‌های داده و هوش مصنوعی
و هر کسی که دلش می‌خواد یادگیری عمیق و پایتورچ رو جدی شروع کنه
پیش‌نیازها
آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون
آشنایی مقدماتی با یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
محتوای دوره
فصل اول: مقدمه‌ای بر پایتورچ
تنسورها
داده
مدل
آموزش یک مدل ساده MLP برای پردازش تصویر
ذخیره و بازیابی مدل
استفاده از مدل آموزش‌دیده
فصل دوم: بینایی ماشین (پردازش تصویر) با پایتورچ
آموزش شبکه MLP روی یک دیتاست جدید
طراحی، پیاده‌سازی و اجرای شبکه عصبی کانولوشن (CNN) چندلایه برای دیتاست CIFAR-10
یادگیری انتقالی و تنظیم دقیق مدل قدرتمند VGG-16 و نگاهی اجمالی به مدل Res-Net
پیاده‌سازی مدل سبک Mobile-Net برای طبقه‌بندی تصاویر دیتاست Cats and Dogs
بعد از این دوره چه کارهایی می‌تونی انجام بدی؟
طراحی و اجرای مدل‌های یادگیری عمیق پیچیده برای طبقه‌بندی تصاویر با پایتورچ
استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده بزرگ برای کارهای مشابه
بهره‌گیری از GPU برای سرعت دادن به اجرای مدل‌ها
به‌کار بردن مدل‌های خودت در پیش‌بینی‌های واقعی
یه نکته کاربردی برای دانشجوها
فرض کن پروژه پایانی‌ات طبقه‌بندی تصاویر گربه و سگه. با چیزهایی که اینجا یاد می‌گیری، می‌تونی یه CNN ساده بسازی، بعد با یادگیری انتقالی روی VGG-16 دقتش رو ببری بالا. حتی اگه لپ‌تاپت GPU قوی نداشته باشه، با Mobile-Net می‌تونی مدل سبک‌تری پیاده کنی که روی CPU هم قابل اجرا باشه. این مهارت‌ها دقیقاً همون چیزیه که توی پروژه‌های درسی و رزومه‌ات به کارت میاد.
مشخصات کلی دوره
عنوان
مقدار
نام دوره
آموزش مقدمه‌ای بر پایتورچ
سطح
مقدماتی
فصل اول
معرفی پایتورچ – ۸ جلسه – حدود ۲:۱۹ ساعت
فصل دوم
بینایی ماشین با پایتورچ – ۸ جلسه – حدود ۲:۴۹ ساعت
وضعیت قیمت
دارای تخفیف ویژه
سوالات متداول
آیا برای شروع این دوره باید ریاضیات سنگین بلد باشم؟
نه، تمرکز اصلی روی پیاده‌سازی عملیه. آشنایی مقدماتی با شبکه‌های عصبی کافیه.
این دوره برای پروژه‌های دانشگاهی مناسبه؟
قطعاً. خیلی از پروژه‌های بینایی ماشین و پردازش تصویر رو می‌تونی با همین ابزارها جلو ببری.
گفتی تخفیف، یعنی قیمت مناسب‌تر شده؟
بله، این دوره در حال حاضر با تخفیف ویژه ارائه می‌شه و همین فرصت خوبیه برای شروع.
