شرحت في المقالة الماضية فكرة Normalization and standardization.
في سلسلة المقالات التالية حبدا اشرح اساسيات Pytorch ومن ثم ندخل في الجانب العملي لان فهم الاساسيات مهم جدا حتى تستطيع بناء اي شبكة عصبية. حضع ايضا رابط المقالات بالترتيب وهذه الدروس هي جزء من دورة التعلم العميق.
طيب انصحك بان تتابع الدروس كالاتي:
١- ما اللغة المستخدمة في المشاريع في هذه الدورة؟
حستخدم Python٢- هل يجب أن اكون ملم ومتقن للبايثون Python ل اتعلم من الدورة؟
لا لكن يفضل ان تكون عندك اساسيات لغة البايثون أو ملم بفهوم object orinted مثل طريقة عمل الكلاسات والدوال بشكل عام في اي لغة لان الاساس واحد.ماهي البيئة او النظام الذي ستبنى عليه هذه الدورة؟
طبعا اشهر بيئتين مستخدمة في التعلم العميق هيا Tensorflow من Google و Pytorch من Facebook. في هذه الدورة حستخدم Pytorch لاسباب حذكرها في الدرس القادم.هل سوف تشرح الجانب العملي بشكل مفصل؟
نعم وسنتعلم نحسب مخرجات ومدخلات اي طبقة بالاضافة الى تحليل المودل model بعد تدريبه وفهم سلوكيات المودل.ماهي الادوات المستخدمة في الدورة وماذا احتاج اثبت؟
حتسخدم Google Colab وهو موجود على سيرفرات قوقل. يعني ما حتحتاج تضيع وتحوس في تثبيت البرامج على جهازك. طبعا شرحت سابقا في هذه المقالة كيفية التعامل مع Google Colab وتستطيع مشاهدة المقالة من هناطيب انصحك بان تتابع الدروس كالاتي:
- شاهد مقالة: مقدمة في Pytorch – شرح تفصيلي –
- شاهد مقالة: Tensor في Indexing – شرح تفصيلي
- شاهد مقالة: Tensor في Slicing – شرح تفصيلي
- شاهد مقالة: التنقل بين Numpy و Tensor – شرح تفصيلي
- شاهد مقالة: tensor في Arithmetic Operations – شرح تفصيلي
- شاهد مقالة: Pytorch في view و reshape – شرح تفصيلي
- شاهد مقالة: unsqueeze و squeeze – شرح تفصيلي
- شاهد مقالة: كيفية التعامل مع الابعاد Pytorch في dimnsions – شرح تفصيلي
- شاهد مقالة: Torch.max – شرح تفصيلي لمتابعة الفديو الخاص بالمقالة، الرجاء الضغط هنا
ان اصبت فمن الله وان اخطات فمن نفسي .. لا تنسى مشاركة المقالة اذا أعجبتك .. اخوكم رائد الحربي
ولاي ملاحضات او استفسارات يرجى مراسلتي على تويتر @raedalharbi14 أو كتابة التعليق هنا
انتقل الى الدرس التالي
