مقدمة مفصلة لدورة نماذج الانتشار من Hugging Face

نظرة عامة على الدورة

هذه دورة مجانية في نماذج الانتشار مقدمة من Hugging Face، تركز على تدريس النظرية والتطبيقات العملية لنماذج الانتشار. تعتمد الدورة نهجًا يجمع بين النظرية والتطبيق العملي، مع التعلم العملي من خلال دفاتر Jupyter.

أهداف الدورة

من خلال هذه الدورة، ستتمكن من:

• 👩🎓 تعلم الأسس النظرية وراء نماذج الانتشار
• 🧨 تعلم كيفية استخدام مكتبة 🤗 Diffusers الشهيرة لتوليد الصور والصوت
• 🏋️♂️ تدريب نماذج الانتشار الخاصة بك من الصفر
• 📻 ضبط النماذج الانتشارية الموجودة على مجموعات بيانات جديدة
• 🗺 استكشاف التوليد الشرطي وتقنيات التوجيه
• 🧑🔬 إنشاء مسارات مخصصة لنماذج الانتشار

المتطلبات المسبقة

تتطلب هذه الدورة الأساسيات التالية:

• القدرة على برمجة بايثون: مستوى جيد في برمجة بايثون
• أساسيات التعلم العميق: فهم أساسي لمفاهيم التعلم العميق
• إطار عمل PyTorch: الإلمام باستخدام PyTorch

مخطط الدورة

تتكون الدورة من 4 وحدات، تحتوي كل وحدة على جزء نظري ودفترين عمليين (notebooks):

الوحدة 1: مقدمة إلى نماذج الانتشار

• المحتوى النظري: المفاهيم الأساسية ومبادئ عمل نماذج الانتشار
• المحتوى العملي:
  • مقدمة إلى مكتبة 🤗 Diffusers
  • تطبيق نماذج الانتشار من الصفر
• المفاهيم الأساسية:
  • الطبيعة التكرارية لعملية الانتشار
  • عملية إضافة الضوضاء وإزالة الضوضاء
  • تدريب النماذج وطرق أخذ العينات

الوحدة 2: الضبط الدقيق والتوجيه

• المحتوى النظري: التوليد الشرطي وتقنيات التوجيه
• المحتوى العملي:
  • الضبط الدقيق لنماذج الانتشار على بيانات جديدة
  • إضافة آليات التوجيه
• المفاهيم الأساسية:
  • التوليد الشرطي (مثل تسميات الفئات)
  • تقنيات التوجيه لتحسين جودة التوليد

الوحدة 3: ستيبل ديفيوجن (Stable Diffusion)

• المحتوى النظري: نماذج الانتشار الكامنة
• المحتوى العملي:
  • استكشاف نماذج توليد النص إلى صورة
  • استخدام نماذج ستيبل ديفيوجن المدربة مسبقًا
• المفاهيم الأساسية:
  • الانتشار في الفضاء الكامن
  • التوليد الشرطي للنص

الوحدة 4: نماذج الانتشار المتقدمة

• المحتوى النظري: التقنيات المتقدمة والتطبيقات الموسعة
• المحتوى العملي:
  • استكشاف المزيد من إمكانيات نماذج الانتشار
  • تطوير مسارات مخصصة
• المفاهيم الأساسية:
  • تقنيات أخذ العينات المتقدمة
  • تطبيقات متعددة الوسائط

الجدول الزمني للدراسة

• الوقت المقدر لكل وحدة: أسبوع واحد (6-8 ساعات في الأسبوع)
• إجمالي مدة الدورة: 4 أسابيع
• وتيرة التعلم: يمكن تعديلها حسب الظروف الشخصية

مميزات الدورة

1. دمج النظرية والتطبيق العملي

تتضمن كل وحدة:

• شروحات نظرية مفصلة
• روابط لأوراق بحثية وموارد ذات صلة
• دفتري عمل (notebooks) عمليين
• مواد اختيارية للتعلم العميق

2. مفتوحة المصدر ومدفوعة بالمجتمع

• الدورة مجانية بالكامل
• تعتمد ترخيص أباتشي 2
• تدعم مساهمات المجتمع والترجمة
• دعم مجتمع ديسكورد نشط

3. دعم متعدد المنصات

يمكن تشغيل دفاتر العمل (Notebooks) على المنصات التالية:

• جوجل كولاب (Google Colab)
• كاغل (Kaggle)
• غراديانت (Gradient)
• سيج ميكر ستوديو لاب (SageMaker Studio Lab)

تعريف بالمؤلفين

جوناثان ويتاكر (Jonathan Whitaker)

• عالم بيانات / باحث في الذكاء الاصطناعي
• يركز على أبحاث الذكاء الاصطناعي التوليدي
• متحمس للتدريس وإنتاج الدورات التدريبية
• الموقع الإلكتروني: johnowhitaker.dev

لويس تانستال (Lewis Tunstall)

• مهندس تعلم آلة في Hugging Face
• يركز على تطوير الأدوات مفتوحة المصدر
• مؤلف مشارك لكتاب "معالجة اللغة الطبيعية باستخدام المحولات" (Natural Language Processing with Transformers)

دعم التعلم

دعم المجتمع

• خادم ديسكورد: انضم إلى ديسكورد الرسمي للمناقشة
• قناة مخصصة: #diffusion-models-class
• دعم الأسئلة والأجوبة: كل صفحة تحتوي على ميزة "اطرح سؤالاً"

الدعم الفني

• مستودع غيت هاب: huggingface/diffusion-models-class
• الإبلاغ عن المشكلات: أرسل المشكلات والاقتراحات عبر GitHub Issues
• فرص المساهمة: دعم الترجمة والمساهمة في المحتوى

الأسئلة الشائعة

س: هل تقدم الدورة شهادة؟

ج: لا تتوفر شهادات حاليًا، لكن Hugging Face تعمل على تطوير برنامج شهادات للنظام البيئي.

س: كيف يمكنني الحصول على رمز الدورة؟

ج: توجد أزرار روابط للمنصات ذات الصلة في الجزء العلوي من صفحة كل فصل.

س: هل يمكن إعادة استخدام محتوى الدورة؟

ج: نعم، الدورة مرخصة بموجب ترخيص أباتشي 2، مما يسمح بإعادة الاستخدام مع الإسناد المناسب.

س: كيف يمكن الاستشهاد بالدورة؟

ج: استخدم تنسيق BibTeX التالي:

@misc{huggingfacecourse,
author = {Hugging Face},
title = {The Hugging Face Diffusion Models Course, 2022},
howpublished = "\url{https://huggingface.co/course}",
year = {2022},
note = "[Online; accessed <today>]"
}

قيمة الدورة

هذه الدورة مناسبة جدًا لـ:

• باحثي الذكاء الاصطناعي الذين يرغبون في التعمق في نماذج الانتشار
• المطورين الذين يأملون في إتقان تقنيات توليد الصور
• الطلاب والممارسين المهتمين بالذكاء الاصطناعي التوليدي
• المهندسين الذين يرغبون في تطبيق نماذج الانتشار في مشاريعهم العملية

من خلال هذه الدورة، ستحصل على معرفة شاملة بنماذج الانتشار، من النظرية إلى التطبيق العملي، وستكون قادرًا على تطوير ونشر تطبيقات نماذج الانتشار بشكل مستقل.