EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه د PyTorch ماشین زده کړې کتابتون سره په Python کې د ژورې زده کړې برنامې اساساتو باندې د اروپایي IT تصدیق کولو برنامه ده.
د PITON او पायټورچ سره د EITC/AI/DLPP ژورې زده کړې نصاب د PyTorch کتابتون سره د Python برنامو ژورې زده کړې عملي مهارتونو باندې تمرکز کوي چې لاندې جوړښت کې تنظیم شوی ، د دې EITC تصدیق لپاره د حوالې په توګه جامع ویډیو ډوډیټیک مواد شامل دي.
ژوره زده کړه (د ژورې جوړښتي زده کړې په توګه هم پیژندل کیږي) د نمونې زده کړې سره د مصنوعي عصبي شبکو پراساس د ماشین زده کړې میتودونو پراخه کورنۍ برخه ده. زده کړه کیدی شي نظارت شي ، نیمه نظارت یا بې نظمه. د ژورې زده کړې معمارۍ لکه ژورې عصبي شبکې ، ژورې باور شبکې ، عادي عصبي شبکې او قوي عصبي شبکې په کمپیوټرو لید ، د ماشین لید ، د بیان پیژندنه ، طبیعي ژبې پروسس ، آډیو پیژندنه ، د ټولنیز شبکې فلټر کول ، ماشین ژباړه ، بایو انفارمیټکس په برخو کې پلي شوي. ، د مخدره توکو ډیزاین ، د طبي عکس تحلیل ، د موادو تفتیش او د بورډ لوبې برنامې ، چیرې چې دوی د پرتلې وړ پایلې رامینځته کړې او په ځینو قضیو کې د انساني ماهر فعالیت څخه هاخوا.
پایتون یوه تشریح شوې ، لوړه کچه او عمومي مقصد لرونکي برنامې ژبه ده. د پیتوین ډیزاین فلسفه د پام وړ سپینې ساحې د پام وړ کارونې سره د کوډ لوستلو باندې ټینګار کوي. د دې ژبې جوړښتونه او د مقالې په اساس چلند هدف د پروګرام کونکو سره د کوچنۍ او لویې پروژې لپاره روښانه ، منطقي کوډ لیکلو کې مرسته کول دي. پیتوین اکثرا د جامع معیاري کتابتون له امله د "بیټرۍ شامل" ژبه ویل کیږي. پایتون معمولا په مصنوعي استخباراتي پروژو او د ماشین زده کړې په پروژو کې د ټینسرفلو ، کیراس ، پیټورچ او ساکیټ - زده کړې په توګه د کتابتونونو په مرسته کارول کیږي.
پیتوین په متحرک ډول ټایپ شوی (د وخت په تیریدو کې ډیری عام برنامه چلند پلي کوي چې جامد برنامې ژبې د تالیف پرمهال ترسره کوي) او د کثافاتو راټول شوي (د اتوماتیک حافظې مدیریت سره). دا د ډیری برنامه کولو تمثیلونو ملاتړ کوي ، پشمول جوړ شوي (په ځانګړي توګه پروسیژر) ، مقصود - وهنه شوي او کاري برنامې. دا د 1980 مو کلونو په وروستیو کې رامینځته شوی ، او په 1991 کې لومړی د ګیډو وان راسم لخوا د ABC برنامې ژبې بریا په توګه خپور شوی. پایتون 2.0.، ، په in 2000 features in کې خپور شوی ، نوې ب featuresې یې معرفي کړې ، لکه د لیست تفاهم ، او د کثافاتو راټولولو سیسټم د حوالې شمیرنې سره ، او په 2.7 کې د 2020 نسخه سره بند شو. پایتون 3.0 ، چې په 2008 کې خپور شو ، د ژبې لوی بیاکتنه وه چې ده په بشپړ ډول شاته ندی او ډیر نه د Python 2 کوډ په Python 3 کې ناڅرګند نه پرمخ ځي. د Python 2 پای ژوند سره (او پای چې په 2021 کې یې ملاتړ له لاسه ورکړ) ، یوازې Python 3.6.x او وروسته یې ملاتړ کیږي ، د زړو نسخو سره لاهم ملاتړ کول د مثال په توګه وینډوز 7 (او زاړه نصب کونکي په 64 بټ وینډوز پورې محدود ندي).
د ازدوا ژباړونکي د اصلي سیسټم عملیاتي سیسټمونو لپاره ملاتړ شوي او د یو څو نورو لپاره شتون لري (او په تیرو کې یې ډیری نور ملاتړ کړی). د برنامو کونکو نړیواله ټولنه د CPython رامینځته کوي او ساتي یې ، د وړیا او خلاصې سرچینې حوالې پلي کول. یوه غیر انتفاعي موسسه ، د پاګون سافټویر بنسټ د پایټون او سی پیټون پراختیا لپاره سرچینې اداره کوي او لارښوونه کوي.
د 2021 کال جنوري پورې ، پایتون د TIOBE په ډیرو مشهوره برنامو ژبو شاخصونو کې دریم ځای لري ، د C او جاوا شاته ، مخکې لدې دوهم ځای ترلاسه کړی او د 2020 لپاره یې د خورا شهرت لاسته راوړو جایزه. دا په 2007 ، 2010 کې د کال پروګرامینګ ژبه وټاکل شوه. ، او 2018.
یوې تجرباتي مطالعې موندلې چې سکریپټرې ژبې ، لکه پیتون ، د دودیز ژبو ، لکه C او جاوا څخه ډیرې ګټورې دي ، چې د پروګرام کولو ستونزې لپاره چې د تار سایه کار کوي او په لغت کې لټون کوي ، او معلومه کړې چې د حافظې مصرف اکثرا د جاوا څخه غوره و او نه. د C یا C ++ "څخه ډیر بد. لوی سازمانونه چې پایټون کاروي د ia ویکی پیډیا ، ګوګل ، یاهو !، CERN ، ناسا ، فیسبوک ، ایمیزون ، انسټاګرام کې شامل دي.
د دې مصنوعي استخباراتي غوښتنلیکونو هاخوا ، پایتون ، د سکریپټ ژبې په توګه د ماډلر جوړښت ، ساده ترکیب او بډایه متن پروسس کولو وسیلو سره ، اکثرا د طبیعي ژبې پروسس لپاره کارول کیږي.
پیټورچ د مشعل کتابتون پراساس د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې کتابتون دی چې د غوښتنلیکونو لپاره کارول کیږي لکه د کمپیوټر لید او طبیعي ژبې پروسس ، په عمده ډول د فیسبوک د AI څیړنیز لابراتوار (FAIR) لخوا رامینځته شوی. دا وړیا او خلاص سرچینه سافټویر دی چې د تعدیل شوي BSD جواز لاندې خپور شوی. که څه هم د Python انٹرفیس ډیر پالش شوی او د پراختیا لومړنی تمرکز دی ، PyTorch هم د C ++ انٹرفیس لري. د ژورې زده کړې سافټویر ډیری ټوټې د PyTorch په سر کې رامینځته شوي ، پشمول ټیسلا اوټوپیلټ ، د اوبر پیرو ، د هیګیسفیریس ټرانسفارمرونه ، پیټورچ رchا ، او کیټالیست.
- د ټینسر کمپیوټر (لکه NumPy) د ګرافیک پروسس واحدونو (GPU) له لارې قوي سرعت سره
- ژور عصبي شبکې د ټیپ پر بنسټ اتومات (کمپیوټشنل) توپیر سیسټم کې رامینځته شوي
فېس بوک د فایټ فیچر امیګریشن (کیفی 2) لپاره دواړه PyTorch او Convolutional معماری فعالیت کوي ، مګر ماډلونه چې د دوه چوکاټونو لخوا ټاکل شوي یو بل سره متوافق ندي. د خلاص عصبي شبکې تبادله (ONNX) پروژه د فېسبوک او مایکروسافټ لخوا په سپټمبر 2017 کې د چوکاټونو تر مینځ د ماډلونو بدلولو لپاره رامینځته شوه. کیفی 2 د 2018 مارچ په پای کې په PyTorch کې یوځای شوی و.
پیټورچ د ټینسور (مشعل ټینسور) په نوم یو ټولګی معرفي کوي ترڅو د عددونو یو ډول څو اړخیزه مستطیل سیرونو ذخیره او عملیات وکړي. د پی ټیورچ ټینسرونه د NumPy اریزونو سره ورته دي ، مګر د CUDA وړ وړ Nvidia GPU کې هم چلول کیدی شي. پیټورچ د ټینسر مختلف فرعي ډولونو ملاتړ کوي.
د پیټورچ لپاره ځینې مهم انډولونه شتون لري. پدې کې شامل دي:
- د اتوګراډ موډل: پیټورچ یو میتود کاروي چې د اتومات توپیر نومیږي. یو ریکارډر ریکارډ کوي چې کوم عملیات ترسره کړي ، او بیا دا د درجه بندیو محاسبه کولو لپاره بیرته شا ته کوي. دا میتود په ځانګړي توګه پیاوړی دی کله چې عصبي شبکې رامینځته کړي ترڅو په یوه پاس کې وخت خوندي کړي ترڅو په پاس پاس کې د پیرامیټونو توپیر محاسبه کولو سره.
- د آپټیم ماډل: torch.optim یو انډول دی چې د عصبي شبکو جوړولو لپاره کارول شوي د مختلف مطلوب الګوریتم پلي کوي. ډیری عام کارول شوي میتودونه دمخه ملاتړ شوي ، نو د دې څخه د سکریچ څخه جوړولو ته اړتیا نشته.
- nn انډول: د پی ټورچ آټوګراډ د کمپیوټري ګراف تعریف کول او ګریډینټونه اخیستل اسانه کوي ، مګر خام اوټوګراډ کولی شي د پیچلي عصبي شبکو تعریف کولو لپاره خورا خورا ټیټه کچه وي. دا هغه ځای دی چې د nn انډول کولی شي مرسته وکړي.
د تصدیق کولو نصاب سره په تفصیل سره د ځان پیژندلو لپاره تاسو کولی شئ لاندې جدول پراخه او تحلیل کړئ.
EITC/AI/DLPP ژوره زده کړه د Python او PyTorch تصدیق نصاب سره د هریسن کینسلي لخوا د ویډیو په شکل کې د خلاص لاسرسي ډیډاکټیک توکي حواله کوي. د زده کړې پروسه په مرحله وار جوړښت ویشل شوې ده (پروګرامونه -> درسونه -> موضوعات) چې د نصاب اړوند برخې پوښي. د ډومین متخصصینو سره لامحدود مشوره هم چمتو کیږي.
د تصدیق پروسې په اړه د جزیاتو لپاره چیک کړئ څنګه کار کوي.
د Python او PyTorch برنامې سره د EITC/AI/DLPP ژورې زده کړې لپاره بشپړ آفلاین د ځان زده کړې چمتو کونکي توکي په PDF فایل کې ډاونلوډ کړئ