README-AR.md

NYU Deep Learning Spring 2020 (NYU-DLSP20)

يحتوي دفتر الملاحظات هذا الآن على موقع ويب مصاحب، حيث يمكن العثور على جميع مواد الدورة في شكل فيديو ونص.

🇬🇧   🇨🇳   🇰🇷   🇪🇸   🇮🇹   🇹🇷   🇯🇵   🇸🇦   🇫🇷   🇮🇷   🇷🇺   🇻🇳   🇷🇸   🇵🇹   🇧🇩   🇭🇺

البداية

لتتمكن من متابعة التدريبات، ستحتاج إلى جهاز كمبيوتر محمول مع Miniconda (إصدار بسيط من Anaconda) والعديد من حزم Python المثبتة. ستعمل التعليمات التالية كما هو الحال مع مستخدمي Mac أو Ubuntu Linux، وسيحتاج مستخدمو Windows إلى التثبيت والعمل في ملف Git BASH.

تنزيل وتثبيت Miniconda

إذهب إلى موقع Anaconda. قم بتنزيل وتثبيت أحدث إصدار من Miniconda لـ Python 3.7 لنظام التشغيل الخاص بك.

بمجرد أن يصبح Miniconda جاهزًا، راجع مستودع الدورة التدريبية وتابع إعداد البيئة:

git clone https://github.com/Atcold/NYU-DLSP20

خلق بيئة Miniconda معزولة

قم بتغيير الدليل (cd) إلى مجلد الدورة التدريبية، ثم اكتب:

# cd NYU-DLSP20
conda env create -f environment.yml
source activate NYU-DL

ابدأ Jupyter Notebook أو JupyterLab

ابدأ من Terminal كالمعتاد:

jupyter lab

أو للواجهة الكلاسيكية:

jupyter notebook

عرض Jupyter Notebooks

يتم استخدام Jupyter Notebooks في جميع هذه الدروس لاستكشاف البيانات التفاعلية والتصور.

نستخدم أنماطًا داكنة لـ GitHub و Jupyter Notebook. يجب أن تحاول أن تفعل الشيء نفسه، أو سيبدو قبيحًا. يحتوي JupyterLab على سمة داكنة قابلة للتحديد مضمنة، لذلك ستحتاج فقط إلى تثبيت بعض الأشياء الإضافية إذا كنت تريد استخدام واجهة الكمبيوتر المحمول الكلاسيكية. لعرض المحتوى بشكل صحيح في الواجهة الكلاسيكية، قم بتثبيت ما يلي:

• النمط الداكن Jupyter Notebook;
• النمط الداكن GitHub وقم بالتعليق خارج كتلة الكود عكس #fff إلى # 181818.