آموزش فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق و پیاده‌سازی مدل - آخرین آپدیت

چرا فریم‌ورک‌ها اهمیت دارند Why Frameworks Matter

• معرفی دوره Course Introduction

• مجموعه داده Covertype و آنچه خواهیم ساخت The Covertype Dataset and What We’ll Build

• مزایای فریم‌ورک‌ها نسبت به پیاده‌سازی دستی What Frameworks Give You over Manual Implementation

• مقایسه PyTorch و TensorFlow PyTorch vs. TensorFlow

• بهره‌گیری از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری Tapping into Hardware Acceleration

ساخت و آموزش اولین مدل شما Building and Training Your First Model

• تعریف شبکه‌ها با APIهای Sequential و Functional Defining Networks with Sequential and Functional APIs

• آماده‌سازی صحیح داده‌ها Preparing Data the Right Way

• بررسی داخلی حلقه آموزش Inside the Training Loop

• اعتبارسنجی و تشخیص زمان توقف آموزش Validation and Knowing When to Stop

• چک‌پوینت‌ها، لاگ‌گذاری و ردیابی آزمایش‌ها Checkpoints, Logging, and Experiment Tracking

متدهای آماده برای محیط عملیاتی Production-ready Practices

• بهینه‌سازی عملکرد با آموزش دقت ترکیبی (Mixed Precision) Squeezing Performance with Mixed-precision Training

• ساختاردهی به کد برای قابلیت استفاده مجدد و شفافیت Structuring Code for Reuse and Clarity

• روش صحیح ذخیره و بارگذاری مدل‌ها Saving and Loading Models the Right Way

• نسخه‌بندی آزمایش‌ها برای بازتولید نتایج Versioning Experiments for Reproducibility