خبرة سنة ونصف في Python - وصولاً للمعادلات العصبية والشبكات العميقة
لغة البرمجة الأساسية للذكاء الاصطناعي وعلم البيانات مع خبرة سنة ونصف
إطار عمل متقدم لبناء وتدريب الشبكات العصبية العميقة
فهم عميق للمعادلات العصبية وبناء النماذج المعقدة
خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق والتعلم المعزز
تخصيص وضبط النماذج المدربة مسبقاً لمهام محددة
استخراج الرؤى والتنبؤات من البيانات الضخمة
CNN، RNN، LSTM، Transformers وفهم عميق للمعادلات الرياضية وراءها
تطبيقات NLP، التصنيف، التلخيص، والترجمة الآلية
التعرف على الصور، الكشف عن الأجسام، وتجزئة الصور
import torch
import torch.nn as nn
class NeuralNetwork(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.linear1 = nn.Linear(784, 128)
self.linear2 = nn.Linear(128, 10)
self.relu = nn.ReLU()
def forward(self, x):
x = self.relu(self.linear1(x))
return self.linear2(x)
model = NeuralNetwork()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
for epoch in range(epochs):
for batch in dataloader:
predictions = model(batch['input'])
loss = criterion(predictions, batch['target'])
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
from transformers import Trainer, TrainingArguments
# تحميل نموذج مدرب مسبقاً
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
"bert-base-uncased",
num_labels=2
)
# تجميد بعض الطبقات
for param in model.base_model.parameters():
param.requires_grad = False
# تدريب الطبقات الأخيرة فقط
منصة مجانية للتطوير والتدريب على وحدات GPU قوية
بيئة تفاعلية لتطوير وتوثيق مشاريع الذكاء الاصطناعي
NumPy، Pandas، Matplotlib للتعامل مع البيانات وتحليلها