<01> KIRISH

AI/ML/DL haqida tushunchalar va ularning farqlari.

ML/DL ni PyTorch orqali o'rganamiz.

AI(ML&DL) PYTORCH ORQALI

Bismillah deb, birinchi darsimizni ham boshlab oldik. Ushbu darslarimizga qo'shimcha tarzda o'rganganlaringizni mustahkamlash maqsadida qo'shimcha ma'lumotlarni ham ulashib boramiz.

circle-info

Vazifalarni bajarishni unutmaylik garchi "Practise makes perfect!" :)

KURS UCHUN OLDINDAN TALABLAR:

  1. Chiziqli algebra (Linear Algebra)

  2. Ehtimollar nazariyasi (Probability , statistics)

  3. Python asoslari (Basics (OOP))

AI(ML&DL)

Idrok qilib turganingizdek Suni'y intellekt o'z ichiga Machine Learning va Deep learning tushunchalarini qamrab oladi. Bularni farqlash uchun esa quyidagi Venn diagrammasidan foydalansak maqsadga muvoffiq bo'ladi .

AMALIYOT

PyTorch kutubxonasini o'rnatish:

Buning uchun sizda avvaldan talab qilinadiganlar:

circle-info

Agar yuqoridagi shartlar sizda bajarilgan bo'lsa unda PyTorch kutubxonasini o'rnatishni boshlaymiz.

Pip manager orqali o'rnatamiz:

  1. PyTorch kutubxonasining rasmiy website ga tashrif buyuring. Bu yerda..arrow-up-right.

  2. Website dan o'zingizning qurilmangizga mos bo'limni tanlashingiz kerak bo'ladi.

3. So'ngra sizga berilgan kodni ko'chirib oling. (Qizil ramka ichida ko'rsatilgan).

4. Command propmptdan o'zingizning virtual muhitingizga o'rnating. (virtual environment).

5. Tekshirish uchun. Python IDE ga kirib quyidagi ketma-ketlikdan foydalanib tekshirishingiz mumkin.

Natija : 1.7.1+cpu

Tabriklaymiz siz PyTorch kutubxonasini muvoffaqiyatli o'rnatdingiz.

circle-info

Agar sizda grafik karta(GPU) bo'ladigan bo'lsa, unda CUDA ni o'rnatishingizni tavsiya qilamiz. Bu ishlash tezligingizni oshiradi. CUDA o'rnatish linki bu yerdaarrow-up-right

O'rnatishda muommoga duch kelsangiz telegramdaarrow-up-right savolingizni qoldirishingiz mumkin.

MATERIALLAR

Darslikda qo'llanilgan slayd.

MANBALAR

  1. Ian Godfellow et al. DEEP LEARNING.

Last updated

Was this helpful?