قال الكثيرون في السابق إن الآلات لا تستطيع إنشاء الفن، ولكن جاءت شبكات التعلم التضاد المتولدة (GANs) لتثبت العكس. تخيل شبكات عصبية قادرة على توليد أرقام مكتوبة بخط اليد بواقعية تجعلها تخدع حتى العيون المدرَّبة، أو تصميم قطع أزياء لم يتم رؤيتها من قبل. هذا ليس خيالًا علميًا، بل هو سحر شبكات التعلم التضاد المتولدة. في عام 2014، اقترح إيان غودفيلو هذه الشبكات التي أثارت ثورة في إنشاء البيانات الصناعية. تعمل هذه الأنظمة الثنائية — واحدة لتوليد البيانات وأخرى لانتقادها — في تنافس وتعاون مستمر حتى تبدو البيانات المزيفة واقعية تمامًا. لكن كيف تعمل هذه الشبكات بالفعل؟ وكيف يمكنك بناء واحدة من الصفر؟ في هذا الدليل العملي، ستتجاوز النظرية لتتعلم كيفية تدريب شبكة توليد الت `, وما هي الإضافات التي سنقوم بها: سنستخدم مكتبة PyTorch لتدريب شبكتك الخاصة من نوع Deep Convolutional Generative Adversarial Network (DCGAN). سنقوم بتوليد أرقام مكتوبة بخط اليد وصور للأزياء باستخدام مجموعات بيانات حقيقية تم تجميعها من قبل Hugging Face. هندسة الشبكة: سنمشي معًا خطوة بخطوة في فهم بنية DCGAN، بدءًا من طبقات المولد (Generator) وانتهاء بطبيقات المنقد (Discriminator). ستتعلم كيفية تصميم كل طبقة وكيفية تعديل معلماتها للحصول على أفضل النتائج. عملية التدريب: ستشاهد المولد يتحسن مع كل عصر (Epoch)، حيث سيتعلم كيفية خداع المنقد ليصدق أن البيانات التي ينشئها حقيقية. ستتعرف على كيفية ضبط معدل التعلم وحجم الدفعة (Batch Size) وعدد العصور المناسب لتحقيق توازن بين السرعة والدقة. النتيجة: بحلول نهاية هذا الدليل، لن تكون مجرد فهم آلية عمل DCGANs، بل ستكون قد بنيت واحدة قادرة على تعلم كيفية تخيل البيانات. محتوى الدليل: التعريف بـ GANs: سنتعرف على فكرة GANs وكيف تطورت منذ اقتراحها الأول. إعداد البيئة: شرح تفصيلي لكيفية تثبيت PyTorch وتوفير البيانات اللازمة. تصميم الشبكة: فهم الطبقات الأساسية للمولد والمنقد وكيفية تجميعها. عملية التدريب: توجيهات واضحة حول تدريب الشبكة وتقييم أدائها. تحسين الأداء: نصائح لتحسين النتائج وتجنب المشاكل الشائعة. سنحافظ على الكود بسيطًا، المنطق واضحًا، والشروحات مرئية وميسَّرة للفهم. سواء كنت مبتدئًا في مجال التعلم العميق أو لديك خبرة مسبقة، فإن هذا الدليل سيوفر لك الأساسيات اللازمة لبناء وتدريب DCGAN الخاصة بك بنجاح.