#neural-networks

دليل PyTorch: من الـ Tensors إلى الإنتاج في

٤ مايو ٢٠٢٦

دليل عملي وشغال لـ PyTorch لسنة 2026. الـ Tensors، والـ autograd، وحلقات التدريب، والـ transfer learning، و torch.compile، والـ deployment — كل ده بأكواد بتشتغل على إصدار PyTorch 2.x الحالي.

#pytorch #deep learning

أساسيات Deep Learning: دليل شامل للمبتدئين

٢ أبريل ٢٠٢٦

افهم المبادئ الأساسية لـ Deep Learning — من بنية الـ Neural Network إلى الـ Training والـ Optimization والتطبيقات الواقعية — مع أمثلة عملية ومصادر.

#deep learning #neural networks

أساسيات Deep Learning: دليل عملي لـ Neural Networks

٢ أبريل ٢٠٢٦

استكشاف شامل وعملي لأساسيات Deep Learning — من أساسيات Neural Network إلى Training Workflows، والأخطاء الشائعة، وأفضل الممارسات لمشاريع AI في العالم الحقيقي.

#deep learning #neural networks

التحضير لمقابلات Deep Learning: الدليل الشامل لعام

١٥ فبراير ٢٠٢٦

اضمن تفوقك في إنترفيو الـ deep learning الجاي مع الدليل الشامل ده لسنة 2026 — من النظرية والـ coding لحد دراسات الحالة الواقعية، والمطبات، ونصايح الأداء.

#deep learning #interview preparation

إتقان توليد الصور باستخدام GAN: من النظرية إلى النشر

١٠ فبراير ٢٠٢٦

تحليل معمق لـ Generative Adversarial Networks (GANs) لتوليد الصور — تشمل البنية، التدريب، المزالق، الأداء، والتطبيقات العملية.

#GAN #deep learning

دليل المبتدئين في PyTorch: من الصفر إلى بطل التعلم العميق

٢ فبراير ٢٠٢٦

دليل شامل ومناسب للمبتدئين عن PyTorch — يغطي tensors، و automatic differentiation، و neural networks، و performance tuning، وأفضل الممارسات العملية.

#PyTorch #Deep Learning

داخل Neural Network Architecture: A Deep Dive للمطورين

٣١ يناير ٢٠٢٦

اكتشف كيف تُصمم neural network architectures وتُحسَّن وتُنشر — من feedforward layers إلى transformers — مع أمثلة عملية ورؤى إنتاجية.

#neural networks #deep learning

دليل أساسيات AI: من الأساسيات إلى التأثير الواقعي

٤ يناير ٢٠٢٦

دليل عميق وعملي لفهم أساسيات الذكاء الاصطناعي—يتضمن المفاهيم الأساسية، التطبيقات العملية، أمثلة كود، وأفضل الممارسات لبناء أنظمة AI موثوقة.

#AI #machine learning