دوره PyTorch for Deep Learning Bootcamp از مجموعه Zero to Mastery نسخه ۲۰۲۵-۴، یک دوره فشرده و پروژه‌محور است که هنرجویان را از سطح مبتدی تا یک متخصص توانمند در چارچوب یادگیری عمیق با PyTorch همراهی می‌کند. در این مسیر، شما با مفاهیم پایه‌ای شبکه‌های عصبی، ساختار کتابخانه PyTorch و به‌کارگیری آن در مسائل واقعی آشنا می‌شوید و مهارت لازم برای توسعه مدل‌های پیشرفته را به‌دست خواهید آورد.

• مبانی PyTorch و تفاوت‌های کلیدی با دیگر فریم‌ورک‌ها مانند TensorFlow
• ساخت، آموزش و بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی ساده و عمیق
• کار با داده‌های تصویری (CNN) و متنی (RNN و Transformer)
• استفاده از تکنیک‌های پیشرفته مانند Transfer Learning و Data Augmentation
• بهبود کارایی مدل با روش‌های منظم‌سازی (Regularization) و بهینه‌سازهای پیشرفته
• پیاده‌سازی پروژه‌های عملی و استقرار مدل‌ها در محیط‌های واقعی

• دسترسی رایگان به منابع آموزشی و کدها
• پروژه‌های واقعی از جمله تشخیص دست‌نویس، طبقه‌بندی تصاویر و تحلیل احساسات
• بروزرسانی منظم محتوا مطابق با نسخه‌های جدید PyTorch در سال ۲۰۲۵
• پشتیبانی از طریق گروه اختصاصی هنرجویان و امکان پرسش و پاسخ
• مدرک پایان دوره معتبر از کمپانی Zero to Mastery
• تمرکز ویژه بر مفاهیم عملی و آماده‌سازی برای مصاحبه‌های شغلی

• آشنایی پایه با زبان برنامه‌نویسی Python
• مفاهیم مقدماتی ریاضیات شامل جبر خطی و آمار
• نصب Anaconda یا محیط virtualenv برای مدیریت کتابخانه‌ها
• آشنایی اولیه با خط فرمان (Terminal) و Git
• کامپیوتر با کارت گرافیک مناسب یا دسترسی به GPU ابری (اختیاری اما توصیه‌شده)

• فصل ۱: معرفی PyTorch و نصب محیط توسعه
• فصل ۲: Tensores، عملیات‌های پایه و اتوکامپوت در PyTorch
• فصل ۳: شبکه‌های عصبی کاملاً متصل (Fully Connected Networks)
• فصل ۴: شبکه‌های کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
• فصل ۵: شبکه‌های بازگشتی (RNN) و معماری‌های LSTM/GRU
• فصل ۶: تکنیک‌های مدرن: Transformer و BERT برای پردازش زبان طبیعی
• فصل ۷: افزایش داده (Data Augmentation) و Transfer Learning
• فصل ۸: تولید تصویر با GANs
• فصل ۹: ارزیابی، بهینه‌سازی و روش‌های منظم‌سازی
• فصل ۱۰: پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک سیستم تشخیص و استقرار در سرویس ابری

در پایان هر فصل، یک پروژه عملی طراحی شده تا مفاهیم آموخته‌شده در دنیای واقعی آزموده شوند. از جمله:

• تشخیص ارقام دست‌نویس با مجموعه داده MNIST
• طبقه‌بندی تصاویر رنگی با CIFAR-10
• تحلیل احساسات متن‌های توییتری با روش‌های RNN و Transformer
• تولید تصاویر واقع‌گرایانه با شبکه‌های GAN

برای دریافت این دوره به‌صورت رایگان، کافی است مراحل زیر را دنبال کنید:

• گام ۱: کلیک روی لینک دانلود مستقیم دوره از سرور ZeroToMastery
• گام ۲: استخراج فایل فشرده و اجرای دستور pip install -r requirements.txt
• گام ۳: راه‌اندازی Jupyter Notebook یا VSCode و باز کردن فایل‌های آموزشی
• گام ۴: شروع به کار با کدهای نمونه و اجرای پروژه‌های هر فصل

در صورت بروز هرگونه مشکل در نصب بسته‌ها، از دستور conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch استفاده کنید.

اگر به‌دنبال یک مسیر جامع و عملی برای تسلط بر یادگیری عمیق با PyTorch هستید، این بوت‌کمپ با رویکرد پروژه‌محور و منظم، شما را به سطح کارشناسی ارشد در حوزه هوش مصنوعی می‌رساند. از مبانی تا کاربردهای پیشرفته، همه در قالب مثال‌های واقعی و تمرین‌های مستمر ارائه شده‌اند تا بتوانید با اطمینان وارد بازار کار یا ادامه مسیر تحقیقاتی خود شوید.