Deep Learning | یادگیری عمیق
الذهاب إلى القناة على Telegram
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید! ✅ جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼 📲 @AIAds1
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Deep Learning | یادگیری عمیق
تُعد قناة Deep Learning | یادگیری عمیق (@deeplearning_fa) في القطاع اللغوي Farsi لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 14 714 مشتركاً، محتلاً المرتبة 13 560 في فئة التعليم والمرتبة 22 188 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 14 714 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 24 سبتمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 599، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 11.84%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 4.11% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 742 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 605 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 6.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل عمیق, مهندس, #deeplearning, پایتون, مدل.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید!
✅ جهت درج تبلیغات، به آیدی زیر پیام دهید:👇🏼
📲 @AIAds1”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 25 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.
14 714
المشتركون
-124 ساعات
+1557 أيام
+59930 أيام
أرشيف المشاركات
Repost from N/a
🔴 حالا شد ۸۰۰ آموزش — همه چی برای یادگیری آمادهست...
🎁 ۸۰۰ آموزش ۸۹ هزار تومنی در فرادرس ‼️
✅ جدیدترین آموزشهای اضافه شده به جشنواره شگفتی 👇
🔶 کتابخانه SciPy برای محاسبات علمی در پایتون
🔶 تحلیل شبکه های اجتماعی با نرم افزارهای Gephi و Pajek
🔶 هوش مصنوعی + حل تست کنکور ارشد
🔶 آموزش یادگیری ماشین به زبان R
🔶 انیمیشن سازی با هوش مصنوعی Spine + ساخت کاراکتر
➕ لیست ۱۰۰ آموزش جدید - [کلیک کنید]
🔗 دسترسی به تمامی ۸۰۰ آموزش [+]
🔄 FaraDars - فرادرس
👨💻 با پایتون و OpenCV یه شنل نامرئی ساختم!😁
➕ ریپوی پروژه
👨🏻💻 ایدهاش خیلی سادهست، ولی نتیجهاش جادوییه:😎
✏️ اول از همه پسزمینه رو ضبط میکنی. بعد رنگ شنل (مثلاً قرمز) رو تشخیص میدی و همون قسمت رو با پسزمینه جایگزین میکنی. و حالا غیب میشی!😎
▶️ توی این پروژه کلی تجربه خوب به دست آوردم:
✅ بینایی کامپیوتر (تشخیص رنگ، ماسک کردن بخشها)
✅ پردازش تصویر با OpenCV
✅ کار با ویدیوهای Real-time و اینکه چطور میشه در لحظه دستکاریشون کرد.
⚡️ Invisibility Cloak using OpenCV
⚡️ Invisibility Cloak using OpenCV
🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید :
🧠 @DeepLearning_fa
🎓 دوره «یادگیری عمیق برای بینایی کامپیوتر»
🖥 دانشگاه میشیگان آمریکا
👨🏻💻 این دوره ۲۲ تا جلسه داره و از پایهترین مفاهیم شروع میکنه تا میرسه به شبکههای عصبی پیشرفته.
⬅️ طبقه بندی تصویر و مدلهای پایهاش
⬅️ تکنیکهای بهینهسازی
⬅️ شبکههای عصبی پیچشی و معماریهاش
⬅️ سختافزار و نرمافزار مورد نیاز دیپلرنینگ
⬅️ آموزش شبکههای عصبی (در دو بخش)
⬅️ شبکههای بازگشتی و مفاهیم پیشرفتهتر
┌ 🆓 DL for Computer Vision
└ 😉 Youtube Playlist
🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید :
🧠 @DeepLearning_fa
🗺 نقشه راه «مهندس یادگیری عمیق شدن»
👨🏻💻 توی این راهنما، همهی اونچه که برای تبدیل شدن به یه مهندس یادگیری عمیق رو نیاز داری به همراه لینک منابع آورده.
▶️ از ریاضیات پایه، پایتون و مفاهیم یادگیری ماشین گرفته، تا شبکههای عصبی، CNN ،RNN، ترنسفورمرها، بهینهسازی، پردازش داده، آموزش مدل، ارزیابی و در نهایت دیپلوی کردن مدلها.
🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید :
🧠 @DeepLearning_fa
🎓 دوره جدید «ریاضیات یادگیری عمیق»
🖥 دانشگاه توبینگن آلمان
👨🏻💻 خیلی وقتها دانشجوها ازم میپرسن: «اگه از صفر بخوام ریاضیات لازم برای یادگیری عمیق رو یاد بگیرم، از کجا باید شروع کنم؟»
✏️ من در جواب همیشه این پلیلیست رو معرفی میکنم: ویدیوهای مقدماتی ریاضیات پایهی مورد نیاز یادگیری عمیق، از پروفسور آندریاس گایگر از دانشگاه توبینگن آلمان.
▶️ این آموزشها بهت کمک میکنن مبانی ریاضی لازم یادگیری عمیق رو خوب بفهمی. خیلی وارد جزئیات سنگین نمیشه، اما دقیقاً به همون مباحثی میپردازه که قبل از ورود به موضوعات عمیقتر لازم داری.
⬅️ کل مجموعه حدود ۳.۵ ساعت آموزشه و مفاهیم مهمی مثل: جبر خطی، حساب دیفرانسیل، احتمال و نظریه اطلاعات رو خیلی ساده و قابل فهم توضیح میده.
┌ 🆓 Math for Deep Learning
└ 😉 Youtube Playlist
🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید :
🧠 @DeepLearning_fa
Repost from ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ با شیرافکن
یک فرصت عالی برای ورود به حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
دوره آنلاین و فشرده پایتون(فقط ۴ ساعت)
✅ مشخصات دوره:
🗓 تاریخ: یکشنبه و سهشنبه | ۲۵ و ۲۷ آبان
⏰ ساعت: ۱۹:۰۰ الی ۲۱:۰۰
🖥 بستر: آنلاین گوگل میت
👥 ظرفیت: محدود (به دلیل ماهیت تعاملی و بستر برگزاری)
شهریه : سیصد و پنجاه هزار تومان(میدونم باور نکردنیه و خیلی کمه. فقط یک ورودیه برای فیلتر شدن افراد بی انگیزه که در دوره های رایگان الکی ثبت نام می کنن و در کلاس حاضر نمیشن!)
این دوره به صورت کاملاً عملی برگزار میشود
پیشنیاز: آشنایی با مفاهیم اولیه برنامه نویسی
بعد از ثبت نام لینک کانال تلگرام کلاس برای شما ارسال می شود.
تمامی مراحل ثبت نام در لینکدین است.
اطلاعات تکمیلی در لینکدین
https://www.linkedin.com/posts/fshirafkan_pythonforai-ai-ml-activity-7395006829631565824-nGOM?utm_source=share&utm_medium=member_desktop&rcm=ACoAABs1yJIBI4gsAsgOpJs8U9JCNLuhcBDBD8Y
👨🏻💻 سالهاست که همه میپرسن: "PyTorch یا TensorFlow؟ کدوم بهتره؟"
✏️ این مقاله با تستها و مقایسههای دقیق، به این سوال پاسخ داده!
🔢 پایتورچ
☑️ برای تحقیق و توسعه عالیه، هم سادهتره و سریعتر.
☑️ در تستهای کنترلشده حدود ۲۵٪ سریعتر در آموزش و ۷۸٪ سریعتر در ارزیابی بوده.
☑️ خیلیها تو پروژههای تحقیقاتی ازش استفاده میکنن چون کدش خواناتر و دِباگ کردنش راحتتره.
🔢 تنسورفلو
☑️ وقتی نوبت انتشار و استقرار مدل در دنیای واقعی میرسه، قویتره.
☑️ اکوسیستمش کاملتره و از موبایل، مرورگر و سرور پشتیبانی میکنه.
☑️ میتونه با استفاده از XLA یا TPU اختلاف سرعتش رو با PyTorch جبران کنه.
☑️ برای پروژههای بزرگ و تجاری با ساختار حرفهای گزینهی بهتریه.
🏷 جمعبندی: هیچکدوم «برندهی مطلق» نیستن. انتخاب بینشون بستگی داره به اینکه هدفت چیه:
⬅️ اگه هدفت تحقیق، تست سریع ایدهها یا یادگیری مدلهای جدیده ⬅️ برو سراغ PyTorch
⬅️ اگه میخوای یه محصول واقعی بسازی که قراره منتشر بشه یا تو مقیاس بزرگ اجرا بشه ⬅️ TensorFlow گزینهی بهتریه.
🔻 PyTorch vs TensorFlow for DL
🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید :
🧠 @DeepLearning_fa
Repost from N/a
🔥 با اضافه شدن ۱۰۰ آموزش جدید دیگه، جشنواره شگفتیِ فرادرس تکمیل شد!!
❇️ ۷۰۰+۱۰۰ دوره آموزشی، فقط ۸۹ هزار تومن 😲
🔻 برای مشاهده آموزشهای جدید، همین حالا روی لینک زیر بزن: 👇
🔗 فهرست ۱۰۰ آموزش جدید — [کلیک کنید]
🔻 تمامی آموزشهای ۸۹ هزار تومنی رو در لینک زیر ببین: 👇
📚 لیست تمامی ۸۰۰ آموزش — [شروع یادگیری]
🔄 FaraDars - فرادرس
⏳ یادگیری PyTorch، فقط در یک ساعت!
👨🏻💻 تقریباً ۱۰ ساله دارم با پایتورچ کار میکنم؛ هم استفاده، هم تدریس، هم تولید محتوای فنی.
✅ تابحال محتوای آموزشی به این خوبی در مورد پایتورچ ندیده بودم، که پایتورچ رو کاملاً چکیده، تجربه محور و همراه با نکات و ترفندهاش آموزش بده!
⏪ آشنایی با پایتورچ و کاربردهاش
⏪ راهاندازی اکوسیستم یادگیری عمیق
⏪ شناخت کامل تانسورها
⏪ فرایند آموزش مدلهای عصبی
┌ 🎞 PyTorch in One Hour
└ 📎 Link
🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید :
🧠 @DeepLearning_fa
Repost from آکادمی همهفن
🌟 1 سال Gemini Pro - پیشنهاد طلایی! 🌟
🚀 Google Gemini Pro (یکساله):
200$ فقط 10$ (۱،۰۰۰،۰۰۰) تومان بیش از %90 تخفیف!
💎 مزایای کلیدی:
⚡ قدرتمندترین مدل هوش مصنوعی 🔍 جستجوی زنده در اینترنت (برتر از ChatGPT) 📊 تحلیل تصاویر، ویدیو و اسناد 💾 2TB فضای ذخیرهسازی رایگان 🎬 تولید ویدیو با AI (Veo) 🍌تولید عکس با Nanobanana فعالسازی روی ایمیل شخصی شما🎁 بونوس: آموزش فارسی + پشتیبانی 24/7 ⏰ به مدت محدود همه اکانت ها فقط با ۵۹۹ هزار تومان فعال میشه 💌 سفارش فوری: DM 📲 تحویل: آنی جهت سفارش پیام بدید @hamefan_admin دوره ها و مسابقات همهفن رو بررسی کنید #Gemini #HameFan #محدود
ایرانGPU
تنها و اولین شرکت بورسی هوش مصنوعی ایران
با بیش از ۵ سال سابقه فعالیت حرفهای
و شبکهای از بیش از ۲۰ دیتاسنتر غیرمتمرکز در سراسر کشور 🌐
⚡️ قدرت پردازش، پایداری و مقیاسپذیری واقعی
برای تیمها، پژوهشگران و سازمانهای حرفهای AI 🤖
💡 شروعی مقرونبهصرفه برای پروژههای هوش مصنوعی شما
📩 همین حالا درخواست مشاوره را ثبت کنید!
https://B2n.ir/qz9613
Repost from N/a
🔴 بیش از ۷۰۰ آموزش ۸۹ هزار تومنی در فرادرس!
⏰ فرصت را از دست ندهید؛ یادگیری با تخفیف استثنایی رو به پایان است!
🔶 تحلیل و پیشبینی داده با PyCaret در پایتون
🔶 کار با Tkinter و SQLite3 در Python
🔶 آموزش کار با داده های اکسل در پایتون
🔶 آموزش بهینه سازی با پایتون
🔶 هدوپ – تجزیه و تحلیل کلان داده با Hadoop
📚 سایر آموزشهای ۸۹ هزار تومنی [+]
🔄 FaraDars - فرادرس
🏷 کتاب «تسلط بر ریاضیات در یادگیری عمیق»
👨🏻💻 این کتاب پلی بین ریاضیات و یادگیری عمیق؛ دقیقاً برای کسایی که تو بخش ریاضیات این حوزه مشکل دارن، نوشته شده! کمکت میکنه بفهمی پشت صحنهی مدلهای هوش مصنوعی چه اتفاقی میافته.
▶️ توی این کتاب یاد میگیری:
1️⃣ چطور جبر خطی پایهی شبکههای عصبیه،
2️⃣ حساب دیفرانسیل و انتگرال چطور به بهینهسازی مدلها کمک میکنه،
3️⃣ چرا آمار و احتمال برای ارزیابی عملکرد مدلها ضروریه،
4️⃣ و حتی با مفاهیم پیشرفتهتر مثل معادلات دیفرانسیل هم آشنا میشی تا بفهمی مدلها چطور با تغییر دادهها سازگار میشن.
🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید :
🧠 @DeepLearning_fa
Repost from N/a
⭐️ دسترسی رایگان به دورههای مدرسین منتخب فرادرس
🎉 شما میتوانید یکی از دورههای آموزشی موجود در این طرح را به صورت کاملاً رایگان از فرادرس دریافت کنید.
🔗 مشاهده لیست دورهها - [کلیک کنید]
🎁 کد تخفیف اختصاصی طرح: OMID
♦️ شرایط استفاده از کد تخفیف: 👇👇👇
1️⃣ هر کاربر، فقط یک بار میتواند از این کد استفاده کند.
2️⃣ این کد فقط برای یک آموزش و از یک مدرس فعال میشود و هنگام اعمال کد، باید یک آموزش در سبد سفارش شما باشد.
3️⃣ مهلت استفاده از آموزش دریافت شده در این طرح تا پایان روز سهشنبه، ۲۰ آبان ۱۴۰۴ میباشد.
🔄 FaraDars - فرادرس
📚 «یادگیری عمیق روی گرافها»
👨🏻💻 این کتاب میره سراغ یکی از حوزههای خاص؛ «شبکههای عصبی گرافی یا GNNs». اینجا خبری از دادههای ساختار یافته نیست، بلکه مدلها باید روی گرافهایی کار کنن که پر از ارتباطات و وابستگیان.
✏️ این کتاب از پایهترین مفاهیم ریاضی شروع میکنه و قدم به قدم میره جلو تا به کاربردهای GNNs در دنیای واقعی برسه:
⬅️ نظریهی طیفی گرافها
⬅️ پردازش سیگنال روی گرافها
⬅️ معرفی انواع مختلف GNNها
⬅️ و روشهای embedding برای
حفظ ساختار و ارتباط بین نودها
✅ کتاب حسابی از نظر تئوری غنیه!
🏷 Deep Learning on Graphs
🏷 Deep Learning on Graphs
🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید :
🧠 @DeepLearning_fa
Repost from دیتایاد | هوش مصنوعی و علم داده
💣 جامع ترین دوره LLM و NLP در ایران 💣
💎 از «مبانی» تا «معماری»: تسلط کامل بر LLM و NLP
🎁 تخفیف + پرداخت سه قسطی + مشاوره رایگان
‼️این یک دوره آموزشی سطحی برای آشنایی با هوش مصنوعی نیست! دیتایاد، یک برنامه مهندسی فشرده برای تسلط بر مدلهای زبانی بزرگ و پردازش زبان طبیعی رو برای ساخت سیستمهای هوشمند واقعی، از مدلهای اختصاصی تا APIها، براتون فراهم کرده!
🚀 برنامه درسی ما دقیقاً برای همین هدف طراحی شده است:
پایهها (فصل ۱): شروع با مبانی پردازش زبان طبیعی. هسته (فصل ۲): کالبدشکافی کامل معماری ترنسفورمر. اجرا (فصل ۳): بررسی معماریهای شاخص LLM و استراتژیهای پیادهسازی. تخصص (فصل ۴): تسلط بر تکنیکهای حیاتی RAG و Fine-Tuning. خروجی (فصل ۵): اجرای پروژههای واقعی و پایاندوره.🤝 این یه رفاقت دائمیه:
✅ دسترسی دائمی به ویدیوها ✅ پشتیبانی همیشگی در تلگرام ✅ بهروزرسانیهای رایگان🔴 لینک دسترسی و ویدیو معرفی دوره 🟡لینک دریافت مشاوره رایگان 📌 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و علم داده 🤖 دیتایاد / datayad@
وقتی زیرساخت مطمئن داشته باشی، هیچ مدلی دور از دسترس نیست 🚀
ایرانجیپییو — بستر قدرتمند ⚡ GPU برای توسعه، یادگیری و استقرار مدلهای هوش مصنوعی در هر مقیاس.
🔹 کارتهای گرافیک نسل جدید: H200 / H100 / RTX 5880 / L40S
🔹 آماده برای Training، Fine-Tuning و Inference
🔹 با امنیت، مانیتورینگ و پشتیبانی لحظهای ۲۴/۷
ما زیرساخت را فراهم کردهایم،
تا شما فقط بر خلق و نوآوری تمرکز کنید. 🌍✨
24/7
سؤال یا پروژه خاصی دارید؟
فرم را پر کنید تا کارشناسان ما در سریعترین زمان با شما در ارتباط باشند. ⚡
https://b2n.ir/nm7742
👨🏻💻 ما درک خیلی کمی از دلیل یادگیری شبکههای عصبی عمیق (مثل ترنسفورمرها و LLMها) داریم. یعنی نمیدونیم چرا یه مدل این همه پارامتر خاص رو یاد میگیره و چطور تصمیم میگیره.
1⃣ یه تحقیق تو سال ۲۰۱۳ نشون داده فقط با ۵٪ از وزنهای یه شبکهی آموزشدیده میتونی ۹۵٪ باقیموندهی وزنهاش رو پیشبینی کنی! یعنی یه جور الگوی پنهان توی اون وزنها وجود داره که خودمون درست درکش نکردیم.
🔢 یه تحقیق دیگه تو سال ۲۰۱۹ ثابت کرده که میتونی ۸۰٪ از پارامترهای یه مدل یادگیری عمیق رو حذف کنی، ولی مدل تقریباً خروجیهای یکسانی تولید میکنه. یعنی بخش بزرگی از وزنها اصلاً ضروری نیستن!
🔢 حتی یه پژوهش جدیدتر نشون داده با حذف دو سوم دادههای آموزشی، میتونی مدل بهتری بسازی!
✏️ ما نمیدونیم دقیقاً مدلها چی یاد میگیرن یا چرا این ترفندها جواب میدن. تقریباً همهی ترفندهایی که الان تو یادگیری عمیق جواب میدن، تصادفی کشف شدن، و فقط گاهی یه توضیح تئوریک براشون پیدا شده.
▶️ از طرفی، آموزش و اجرای این مدلها خیلی گرون و پرمصرفه. برای مقایسه: مغز انسان میلیونها برابر کممصرفتره و در عین حال پایدارتر، دقیقتر، قابلاعتمادتر هم هست. ولی هنوز نمیدونیم چطور میتونیم فاصلهی بین «کارایی مغز» و «کارایی هوش مصنوعی» رو کم کنیم.
🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید :
🧠 @DeepLearning_fa
🏷 جزوه «شبکه عصبی کانولوشنی گرافی»
👨🏻💻 ترکیب گراف و کانولوشن در نگاه اول ساده بهنظر میاد، اما در عمل مبهمه. این جزوه با الهام از دوره معروف CS224w دانشگاه استنفورد، کمک میکنه فقط تو ۳۰ دقیقه مفاهیم GCN رو واقعا درک کنین.
▶️ همچنین از لینکهای زیر میتونین به مقالهی اصلی و نوتبوک آموزشی برای تمرین عملی دسترسی پیدا کنین.
📚 یادگیری نیمه نظارتی با GCN
💻 نوتبوک آموزشی
🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید :
🧠 @DeepLearning_fa
🚀 آموزش مدل تو چند دقیقه، نه چند ساعت!
👨🏻💻 وقتی با PyTorch معمولی کار میکنی، آموزش مدلها میتونه واقعاً سخت، زمانبر و پر از خطا باشه — چون باید کلی کار دستی انجام بدی، مثل:
🛑 مدیریت پس انتشار خطا (Backpropagation)
🛑 پیادهسازی آموزش با دقت ترکیبی (Mixed Precision Training)
🛑 و هماهنگی بین چند GPU و تنظیمات سختافزاری. 😮💨
⬅️ اینجاست که PyTorch Lightning وارد میشه! یه نسخهی سازمانیافتهتر و تمیزتر از PyTorch که پیچیدگیهای بیمورد رو حذف میکنه، کدهای تکراری رو سادهتر مینویسه، و در عین حال بهت اجازه میده کنترل کامل روی مدل و مقیاسدهی از CPU تا چند GPU رو حفظ کنی.
💻 بیش از ۴۰ ویژگی پیشرفته، مخصوص پژوهش و پروژههای حرفهای داره. فقط کافیه چند تا پارامتر رو مشخص کنی، مثلاً:
⬅️ چند تا GPU یا TPU میخوای استفاده کنی.
⬅️ چند epoch مدل باید آموزش ببینه.
⬅️ از چه logger یا precision استفاده کنه.
✌️ و تمام! بقیه کارها رو خودش هندل میکنه.
┌ 🥵 PyTorch Lightning
├ 🌎 Website
└ 🐱 GitHub-Repos
🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🧠 مهندس یادگیری عمیق شوید :
🧠 @DeepLearning_fa
