PyTorch Essential Training | Complete Course 2026

PyTorch Essential Training is a comprehensive, hands-on course designed to take you from the fundamentals to advanced, real-world mastery of pytorch. Whether you are just starting out or looking to level up, this course gives you the structured path and practical projects you need to succeed.

Throughout the lessons you will build genuine confidence with pytorch and training, learning through clear explanations and step-by-step examples you can apply immediately. Below you will find everything the course covers, who it is for, and a full breakdown of the curriculum before you download.

Course Description

دوره PyTorch Essential Training: Working with Images. این دوره روش‌های عملی یادگیری عمیق برای طبقه‌بندی تصاویر را با استفاده از PyTorch آموزش می‌دهد. این دوره با رویکردی پروژه‌محور، برای توسعه‌دهندگان یادگیری ماشین و دانشمندان داده طراحی شده که با چالش‌های شبکه‌های عصبی کانولوشنی و کاربردهای آن‌ها روبرو هستند. شرکت‌کنندگان به صورت عملی با مفاهیم و مراحل ضروری از جمله پیش‌پردازش داده‌ها، فرآیند آموزش و ارزیابی یک مدل از پیش آموزش دیده شده آشنا می‌شوند. همچنین مباحث پیشرفته‌تری مانند یادگیری انتقالی، تنظیم دقیق مدل برای بهبود عملکرد و استفاده از معیارهای مختلف ارزیابی نیز در این دوره پوشش داده می‌شوند. مهارت‌های کلیدی که در این دوره تمرین می‌شوند شامل تسلط بر کتابخانه PyTorch، درک اصول هوش مصنوعی و پیاده‌سازی مؤثر الگوریتم‌های یادگیری عمیق است. این آموزش به شرکت‌کنندگان این امکان را می‌دهد تا دانش تئوری خود را در یک چارچوب عملی به کار گیرند و مدل‌های قدرتمندی برای تحلیل تصویر بسازند.

What You Will Learn

مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی تصاویر
طبقه‌بندی تصاویر چیست.
طبقه‌بندی تصاویر دودویی (Binary Image Classification).
طبقه‌بندی تصاویر چندکلاسی (Multiclass Image Classification).
درک شبکه‌های عصبی پیچشی (CNNs).
آماده‌سازی داده
وارد کردن (Importing) بسته‌های مورد نیاز.
سازماندهی مجموعه داده (Organizing the Dataset).
تبدیل داده‌ها (Transforming the Data).
مصورسازی داده‌ها (Visualizing the Data).
یادگیری انتقالی با مدل از پیش آموزش‌دیده
مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی.
معرفی مدل ResNet.
تنظیم دقیق ResNet برای طبقه‌بندی دودویی.
فریز کردن لایه‌ها و آموزش از بلوک‌های خاص.
آموزش و آزمایش مدل
تنظیم حلقه آموزش (Setting up the Training Loop).
تابع ضرر (Loss Function) و بهینه‌ساز (Optimizer).
ارزیابی عملکرد مدل (Evaluating Model Performance).
ذخیره‌سازی مدل (Saving the Model).
مصورسازی پیش‌بینی‌ها (Visualizing Predictions).
چالش: ارزیابی و آزمایش مدل.
راه حل: ارزیابی و آزمایش مدل.
پروژه پایانی (Capstone Project)

Who This Course Is For

توسعه‌دهندگان یادگیری ماشین و دانشمندان داده که می‌خواهند مهارت‌های عملی در کار با CNNs و طبقه‌بندی تصاویر کسب کنند.
متخصصانی که به دنبال تجربه پروژه‌محور با PyTorch هستند.
افرادی که می‌خواهند درباره یادگیری انتقالی، تنظیم دقیق مدل و معیارهای ارزیابی در زمینه بینایی کامپیوتر (Computer Vision) بیاموزند.
هر فردی که به دنبال درک کاربردی از آموزش و ارزیابی یک مدل از پیش آموزش‌دیده است.