AI/ML/DL with Python
  • SUNI'Y INTILLEKT (NEWS)
  • BOSHLASHDAN AVVAL
    • DASTLABKI TUSHUNCHALAR
    • KERAKLI DASTURLAR
  • DARSLAR
    • <01> KIRISH
    • <02> CHIZIQLI MODEL
    • <03> GRADIENT PASTLASH
    • <04> BACK-PROPAGATION & AUTOGRAD
    • <05> CHIZIQLI REGRESSIYA
    • <06> MANTIQIY REGRESSIYA
    • <07> WIDE & DEEP
    • <08> PYTORCH DATALOADER
    • <09> SOFTMAX CLASSIFIER
    • <10> ODDIY CNN
    • <11> MURAKKAB CNN
    • <12> ODDIY RNN
    • <13> RNN CLASSIFICATION
  • BIZ HAQIMIZDA
  • MANBALARIMIZ
Powered by GitBook
On this page
  • AI(ML&DL) PYTORCH ORQALI
  • KURS UCHUN OLDINDAN TALABLAR:
  • AI(ML&DL)
  • AMALIYOT
  • PyTorch kutubxonasini o'rnatish:
  • Pip manager orqali o'rnatamiz:
  • MATERIALLAR
  • MANBALAR

Was this helpful?

  1. DARSLAR

<01> KIRISH

AI/ML/DL haqida tushunchalar va ularning farqlari.

PreviousKERAKLI DASTURLARNext<02> CHIZIQLI MODEL

Last updated 4 years ago

Was this helpful?

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.

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 .

PyTorch kutubxonasini o'rnatish:

Buning uchun sizda avvaldan talab qilinadiganlar:

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

Pip manager orqali o'rnatamiz:

  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. 

#Pytorch kutubxonasini o'rnatilinganligini tekshirish
import torch
print(torch.__version__)

Natija : 1.7.1+cpu

Tabriklaymiz siz PyTorch kutubxonasini muvoffaqiyatli o'rnatdingiz.

  1. Ian Godfellow et al. DEEP LEARNING.

AMALIYOT

Videoni ko'rib env yaratib oling.

PyTorch kutubxonasining rasmiy website ga tashrif buyuring. .

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

O'rnatishda muommoga duch kelsangiz savolingizni qoldirishingiz mumkin.

MATERIALLAR

MANBALAR

Bu yerda ...
Bu yerda..
bu yerda
telegramda
www.pytorch.org
1MB
1-lecture(Overview).pdf
pdf
Darslikda qo'llanilgan slayd.
ML/DL ni PyTorch orqali o'rganamiz.