پایتورچ یکی از مهم‌ترین فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق است که برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی، تحلیل داده‌های پیچیده و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی به‌کار می‌رود. در این مقاله به‌صورت منسجم و کاربردی به معرفی ماهیت پایتورچ، ویژگی‌های اصلی، کاربردها، پیش‌نیازهای یادگیری و بازار کار آن می‌پردازیم. اگر دانشجو، پژوهشگر یا مهندس و مهندسی پزشکی هستید دوره آموزش تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی با یادگیری عمیق در پایتورچ PyTorch  به شما پیشنهاد می‌شود. همچنین اگر علاقه‌مند به هوش مصنوعی هستید، مطالعه این مقاله می‌تواند نقطه آغاز مناسبی برای ورود حرفه‌ای به دنیای PyTorch باشد. 

خلاصه محتوای مقاله را در فایل صوتی زیر بشنوید:

پایتورچ (PyTorch) چیست؟

پایتورچ یک کتابخانه متن‌باز مبتنی بر زبان پایتون است که با هدف فراهم‌سازی بستری قدرتمند، انعطاف‌پذیر و کارآمد برای انجام محاسبات علمی و توسعه الگوریتم‌های یادگیری عمیق طراحی شده است. این کتابخانه با تکیه بر پردازش موازی مبتنی بر GPU، امکان اجرای مدل‌های پیچیده و محاسبات سنگین را با سرعت بسیار بالا فراهم می‌کند و از این رو، به ابزار اصلی بسیاری از آزمایشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی جهان تبدیل شده است. یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های متمایز‌کننده پایتورچ، ساختار «محاسبه پویا» یا Dynamic Computation Graph است که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد معماری مدل را در لحظه تغییر دهند و به‌صورت تعاملی به تحلیل و اصلاح کد بپردازند. این قابلیت، پایتورچ را به گزینه‌ای ایده‌آل برای پژوهش‌هایی تبدیل کرده است که نیازمند انعطاف، خلاقیت و آزمون‌وخطای مداوم‌اند.

سادگی سینتکس و شباهت بسیار زیاد ساختار کدنویسی آن با زبان پایتون که همراه با یادگیری در دوره آموزش پایتون PYTHON مقدماتی و دوره آموزش پایتون PYTHON پیشرفته حاصل می‌شود،  سبب شده است که کاربران بدون درگیری با پیچیدگی‌های غیرضروری، بتوانند مفاهیم عمیق‌تری همچون طراحی شبکه‌های عصبی، یادگیری عمیق، مدل‌های مولد و تحلیل داده‌های حجیم را در پروژه‌های خود پیاده‌سازی کنند. برای کسب اطلاعات بیشتر درباره زبان پایتون نیز می‌توانید مقاله آموزش پایتون در مهندسی کامپیوتر را مطالعه فرمایید. افزون بر این، جامعه فعال پایتورچ، به‌روزرسانی‌های مستمر، مستندات جامع و پشتیبانی گسترده از سوی شرکت متا (فیسبوک سابق) باعث شده است که این کتابخانه همواره در مسیر نوآوری قرار گیرد.

پایتورچ تنها یک ابزار برنامه‌نویسی نیست؛ بلکه بستری برای خلق ایده‌های علمی، آزمایش فرضیات پیچیده و توسعه سامانه‌های هوشمندی است که در پزشکی، رباتیک، پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی، اقتصاد داده و حتی صنعت ورزش کارکردهای گسترده‌ای دارند. به‌واسطه ترکیب کم‌نظیر سرعت، دقت، انعطاف و سادگی، پایتورچ امروز به یکی از ضروری‌ترین ابزارهای پژوهشگران و مهندسان هوش مصنوعی تبدیل شده و نقش مهمی در پیشبرد پروژه‌های تحقیقاتی و صنعتی ایفا می‌کند. این ویژگی‌ها موجب شده است که بسیاری از دانشگاه‌ها، مراکز تحقیقاتی و شرکت‌های فناوری، پایتورچ را به‌عنوان استاندارد اصلی توسعه مدل‌های یادگیری عمیق انتخاب کنند.

ویدئو معرفی نرم‌افزار پایتورچ (PyTorch) چیست و چه کاربردی دارد؟

تاریخچه پایتورچ (PyTorch)

پایتورچ در سال ۲۰۱۶، در دوره‌ای که موج نوینی از یادگیری عمیق سراسر جهان علم و صنعت را فرا گرفته بود، توسط آزمایشگاه هوش مصنوعی شرکت Meta (فیسبوک سابق) معرفی شد. این چارچوب در واقع نسل تازه‌نفس و بازطراحی‌شده‌ای از کتابخانه قدیمی‌تر Torch بود؛ ابزاری که سال‌ها پیش بر پایه زبان Lua توسعه یافته بود و در زمان خود نقش مهمی در پیشبرد پژوهش‌های اولیه یادگیری عمیق داشت. اما با پیچیده‌تر شدن نیازهای پژوهشی و گسترش مدل‌های مقیاس‌پذیر، ضرورت شکل‌گیری بستری منعطف‌تر، ساده‌تر و هماهنگ با اکوسیستم پایتون بیش از پیش احساس می‌شد. پایتورچ پاسخی دقیق و هوشمندانه به همین نیاز بود. 

از همان نخستین نسخه‌ها، این کتابخانه توجه جامعه علمی را به خود جلب کرد. پژوهشگران دریافتند که پایتورچ با ساختار پویا، نحوه آزمون‌وخطا و مدل‌سازی را بسیار سریع‌تر و طبیعی‌تر می‌سازد؛ گویی محیطی فراهم شده بود که ایده‌ها می‌توانستند بدون محدودیت‌های سخت‌گیرانه شکل بگیرند و اصلاح شوند. همین ویژگی باعث شد که از سال ۲۰۱۸ به بعد، بخش بزرگی از برترین پژوهش‌های منتشرشده در کنفرانس‌های معتبر جهانی همچون NeurIPS ،ICML و CVPR بر پایه پایتورچ توسعه یابند.

تاریخچه پایتورچ، تنها داستان خلق یک ابزار نرم‌افزاری نیست، بلکه روایت تکامل یک زیست‌بوم پژوهشی است. توسعه آن همواره جامعه‌محور بوده است؛ هزاران پژوهشگر و مهندس از سراسر جهان با ارائه پیشنهادها، افزونه‌ها و کتابخانه‌های جانبی، مسیر رشد آن را سرعت بخشیده‌اند. امروز نیز با هر نسخه جدید، قابلیت‌هایی نوین در حوزه‌های بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی، یادگیری تقویتی و مدل‌های مولد عرضه می‌شود؛ و پایتورچ همچنان یکی از مهم‌ترین موتورهای پیش‌برنده انقلاب هوش مصنوعی محسوب می‌شود.

ویژگی‌های منحصربه‌فرد پایتورچ

پایتورچ مجموعه‌ای از قابلیت‌های متمایز ارائه می‌دهد که آن را از سایر چارچوب‌های یادگیری عمیق برتر می‌سازد. این چارچوب با ترکیب سادگی در کدنویسی، انعطاف‌پذیری بالا و یکپارچگی عمیق با اکوسیستم پایتون، تجربه‌ای روان و کاربرپسند برای پژوهشگران و توسعه‌دهندگان ایجاد می‌کند. افزون بر این، معماری پویای آن امکان آزمایش سریع ایده‌ها، تغییر ساختار مدل‌ها در لحظه و اشکال‌زدایی مؤثر را فراهم می‌سازد. به‌همین دلیل، پایتورچ نه‌تنها یک ابزار فنی، بلکه بستری الهام‌بخش برای نوآوری و خلق نسل‌های جدید مدل‌های هوش مصنوعی به‌شمار می‌آید. مانند: 

• گراف محاسباتی پویا: امکان تغییر ساختار مدل در هنگام اجرا، مناسب برای پژوهش و آزمایش‌های خلاقانه.
• سادگی و خوانایی کد: ساختاری نزدیک به پایتون که موجب کاهش خطا و تسریع توسعه می‌شود.
• پشتیبانی گسترده GPU: سازگاری کامل با CUDA برای انجام محاسبات سنگین با سرعت بالا.
• اکوسیستم توسعه‌یافته: وجود کتابخانه‌هایی مانند TorchVision، TorchAudio و TorchText.
• یکپارچگی با PyTorch Lightning و HuggingFace برای توسعه سریع مدل‌های پیچیده.
• جامعه کاربری جهانی و فعال با میلیون‌ها توسعه‌دهنده.

کاربردهای پایتورچ

پایتورچ در طیف وسیعی از حوزه‌های علمی، صنعتی و نوآورانه کاربرد دارد. از پژوهش‌های پیشرفته در یادگیری عمیق گرفته تا توسعه سیستم‌های هوشمند در شرکت‌های بزرگ فناوری، این چارچوب به‌عنوان ابزار اصلی بسیاری از پروژه‌های داده‌محور شناخته می‌شود. افزون بر این، قابلیت‌های گسترده آن در پردازش موازی، تحلیل داده‌های پیچیده و ساخت سریع مدل‌ها، پایتورچ را به انتخابی ایده‌آل برای تیم‌هایی تبدیل کرده است که به‌دنبال سرعت، دقت و مقیاس‌پذیری بالا هستند. در نتیجه، این کتابخانه نقشی تعیین‌کننده در پیشبرد مرزهای دانش و توسعه نسل‌های نوین فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی ایفا می‌کند:

• بینایی ماشین (Computer Vision): تشخیص تصویر، آشکارسازی اشیا، طبقه‌بندی، بازسازی سه‌بعدی.
• پردازش زبان طبیعی (NLP): ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات، چت‌بات‌ها، مدل‌های مولد زبان.
• یادگیری تقویتی (RL): آموزش عامل‌های هوشمند در بازی‌ها، رباتیک و سیستم‌های کنترل.
• هوش مصنوعی پزشکی: تشخیص بیماری، تحلیل تصاویر MRI و CT، پیش‌بینی روند درمان.
• تحلیل داده و مدل‌سازی آماری پیشرفته.
• موتورهای توصیه‌گر در سامانه‌های فروش، محتوای دیجیتال و شبکه‌های اجتماعی.

چرا باید پایتورچ را یاد بگیریم؟

یادگیری پایتورچ ضرورت امروز دنیای علم داده و هوش مصنوعی است، زیرا این چارچوب نه‌تنها ابزارهای لازم برای ساخت مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق را فراهم می‌کند، بلکه شیوه‌ای نوین از تفکر داده‌محور را در ذهن پژوهشگر پرورش می‌دهد. پایتورچ به افراد می‌آموزد چگونه مسئله را از زاویه ساختارهای محاسباتی و جریان داده تحلیل کنند و چگونه میان دقت علمی و کارایی محاسباتی تعادل برقرار سازند. افزون بر این، تسلط بر پایتورچ به‌منزله دسترسی به یکی از بزرگ‌ترین اکوسیستم‌های پژوهشی جهان است؛ اکوسیستمی که هر روز با ایده‌های جدید، مدل‌های تازه و ابزارهای قدرتمند غنی‌تر می‌شود. در محیط رقابتی امروز، متخصصانی که به این زبان تحلیلی و محاسباتی مجهزند، قادرند پروژه‌های هوش مصنوعی را سریع‌تر، هوشمندانه‌تر و با کیفیتی بالاتر از سایرین پیش ببرند؛ و همین مهارت، پلی مطمئن میان دانش نظری و کاربردهای واقعی صنعت ایجاد می‌کند. یادگیری پایتورچ ضرورت امروز دنیای علم داده و هوش مصنوعی است، زیرا:

• استاندارد پژوهشی دانشگاه‌های برتر جهان محسوب می‌شود.
• برای توسعه پروژه‌های صنعتی مقیاس‌پذیر و پیچیده مناسب است.
• درک مفاهیم یادگیری عمیق را عمیق‌تر و روشن‌تر می‌کند.
• امکان ورود به بازار کار تخصصی و پردرآمد حوزه AI را فراهم می‌سازد.
• ابزار اصلی تیم‌های بزرگ مثل Meta، Tesla، OpenAI، Nvidia و DeepMind است.

سخت‌افزار مورد نیاز برای نصب پایتورچ

میزان نیازمندی‌های سخت‌افزاری به سطح پروژه بستگی دارد، اما به‌طور کلی می‌توان گفت که چارچوب پایتورچ برای اجرای موثر مدل‌های کوچک و متوسط، به سیستمی نسبتاً معمولی نیز پاسخ می‌دهد و تنها در پروژه‌هایی با مقیاس بزرگ یا شبکه‌های بسیار عمیق است که نیاز به سخت‌افزارهای توانمندتر احساس می‌شود. هرچه حجم داده‌ها افزایش یابد و پیچیدگی مدل‌ها بیشتر شود، اهمیت پردازنده‌های گرافیکی حرفه‌ای و حافظه بیشتر نیز پررنگ‌تر می‌شود. افزون بر این، استفاده از GPU تنها سرعت را افزایش نمی‌دهد، بلکه امکان انجام آزمایش‌های متعدد، تنظیم پارامترها و پایش دقیق فرآیند آموزش مدل را فراهم می‌سازد. در نهایت، انتخاب سخت‌افزار مناسب نوعی سرمایه‌گذاری در کیفیت و سرعت توسعه مدل‌های هوش مصنوعی است؛ تصمیمی که می‌تواند تفاوت میان یک پروژه زمان‌بر و یک سیستم یادگیری عمیق کارآمد و قابل‌اتکا را رقم بزند. اما به‌طور کلی:

• CPU چند هسته‌ای برای پردازش پایه
• حداقل ۸ گیگابایت RAM
• کارت گرافیک NVIDIA با پشتیبانی از CUDA برای پروژه‌های یادگیری عمیق (ترجیحاً سری RTX یا Tesla)
• حداقل ۳۰ گیگابایت فضای ذخیره‌سازی
• برای پروژه‌های سنگین، وجود GPU با حافظه حداقل ۶ تا ۱۲ گیگ توصیه می‌شود.

پیش‌نیازهای یادگیری پایتورچ

 آگاهی از اصول تفکر سیستمی و مهارت در تحلیل خطاها به یادگیرنده کمک می‌کند تا ارتباط میان بخش‌های مختلف یک مدل را بهتر درک کند و در زمان مواجهه با چالش‌ها، راه‌حل‌های منطقی‌تر و موثرتری ارائه دهد. از سوی دیگر، تجربه کار با پروژه‌های کوچک و تمرین‌های عملی، فهم مفاهیم نظری را تثبیت می‌کند و باعث می‌شود فراگیرنده به‌تدریج از سطح مقدماتی به مرحله طراحی و توسعه مدل‌های پیچیده‌تر برسد. به بیان دیگر، یادگیری پایتورچ نه‌تنها نیازمند دانش فنی است، بلکه ترکیبی از تفکر ساختار یافته، تجربه عملی و توانایی تحلیل مسئله را نیز می‌طلبد. بنابراین برای یادگیری موثر پایتورچ، آشنایی با موارد زیر ضروری است:

• مبانی زبان پایتون
• جبر خطی، آمار مقدماتی و محاسبات ماتریسی
• مفاهیم اصلی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• آشنایی با کتابخانه‌هایی مانند NumPy و Pandas
• تفکر الگوریتمی و قدرت تحلیل داده

شما می‌توانید با دوره آموزش پردازش تصویر در متلب MATLAB یکی از پیش‌نیازهای یادگیری پایتورچ را فراگیرید.  

بازار کار و فرصت‌های شغلی پایتورچ

با تسلط بر پایتورچ، متخصصان می‌توانند در شرکت‌های فناوری پیشرفته، استارتاپ‌های هوش مصنوعی و حتی صنایع مالی، انرژی و بهداشت و درمان مشغول به کار شوند. این مهارت نه تنها دریچه‌ای به فرصت‌های شغلی متنوع باز می‌کند، بلکه امکان ارتقاء سریع و حضور در پروژه‌های بین‌المللی را نیز فراهم می‌سازد. در واقع، پایتورچ ابزاری است که متخصصان هوش مصنوعی را به نقش‌هایی استراتژیک و تأثیرگذار در سازمان‌ها و جامعه تبدیل می‌کند. تخصص پایتورچ به یکی از پردرآمدترین مهارت‌ها در جهان تبدیل شده است. فرصت‌های شغلی آن عبارت‌اند از:

• مهندس یادگیری عمیق
• پژوهشگر هوش مصنوعی
• متخصص پردازش زبان طبیعی
• متخصص بینایی ماشین
• تحلیلگر داده و دانشمند داده (Data Scientist)
• توسعه‌دهنده مدل‌های مولد (Generative AI)
• مهندس هوش مصنوعی در حمل‌ونقل هوشمند، پزشکی، رباتیک و امنیت

در ایران نیز شرکت‌های فناوری، استارتاپ‌ها، سازمان‌های صنعتی و مراکز تحقیقاتی به‌طور گسترده به متخصصان مسلط بر پایتورچ نیاز دارند.

میزان استفاده پایتورچ در کشورهای مختلف

پایتورچ در سطح جهانی به‌عنوان یکی از برجسته‌ترین ابزارهای توسعه مدل‌های یادگیری عمیق شناخته می‌شود و نقش کلیدی در پژوهش‌ها و پروژه‌های عملی هوش مصنوعی ایفا می‌کند. این چارچوب به‌ویژه در کشورهای پیشرفته‌ای مانند ایالات متحده آمریکا، کانادا، آلمان، ژاپن، کره جنوبی و چین، به‌طور گسترده در آموزش، پژوهش و صنعت مورد استفاده قرار می‌گیرد. دانشگاه‌های معتبر جهانی مانند MIT ،Stanford ،Berkeley و Oxford، پایتورچ را به‌عنوان استاندارد آموزشی و پژوهشی در دوره‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی خود انتخاب کرده‌اند، زیرا انعطاف‌پذیری بالا، قابلیت توسعه سریع مدل‌ها و پشتیبانی از محاسبات موازی با GPU را فراهم می‌کند. در صنایع فناوری، به‌ویژه در آمریکا، بیش از ۶۰٪ پروژه‌های یادگیری عمیق با پایتورچ توسعه می‌یابند و این نشان‌دهنده اعتماد گسترده متخصصان به این چارچوب است. همچنین، در کشورهای اروپایی و آسیایی، پایتورچ به سرعت جایگزین چارچوب‌های قدیمی‌تر مانند Tensorflow در پروژه‌های تحقیقاتی شده و نقش محوری در ایجاد نوآوری‌های هوش مصنوعی دارد. علاوه بر این، به‌کارگیری پایتورچ در پروژه‌های صنعتی، تحقیقاتی و استارتاپ‌ها، امکان اجرای مدل‌های پیچیده، تست سریع الگوریتم‌ها و پیاده‌سازی بهینه پروژه‌های هوش مصنوعی را فراهم می‌آورد.

برای شفافیت بیشتر، جدول زیر میزان استفاده و جایگاه پایتورچ در برخی کشورها و صنایع را نشان می‌دهد:

مقایسه پایتورچ با سایر چارچوب‌ها

مقایسه نرم‌افزار پایتورچ (PyTorch) با سایر چارچوب‌های یادگیری عمیق نشان‌دهنده ویژگی‌های منحصربه‌فرد و مزایای آن در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی است. در حالی که چارچوب‌هایی مانند Tensor Flow، Keras و MXNet نیز کاربرد گسترده‌ای دارند، پایتورچ به دلیل انعطاف‌پذیری بالا، ساختار محاسبات پویا و سادگی سینتکس، گزینه ترجیحی بسیاری از پژوهشگران و توسعه‌دهندگان محسوب می‌شود. یکی از تفاوت‌های کلیدی، شیوه مدیریت محاسبات و گراف‌های داده است. پایتورچ از «گراف محاسباتی پویا» بهره می‌برد، به این معنا که ساختار گراف در هنگام اجرای برنامه ایجاد می‌شود و امکان تغییر و آزمایش لحظه‌ای مدل‌ها فراهم می‌شود. این ویژگی باعث می‌شود که اشکال‌زدایی و توسعه الگوریتم‌های نوآورانه آسان‌تر و سریع‌تر باشد. در مقابل، Tensorflow در نسخه‌های قدیمی‌تر از «گراف محاسباتی ایستا» استفاده می‌کرد که پیش از اجرا باید گراف کامل تعریف شود، هرچند نسخه‌های جدید با Tensorflow 2.x این محدودیت تا حد زیادی کاهش یافته است. سینتکس و نزدیکی به زبان پایتون نیز از دیگر نقاط قوت پایتورچ است؛ به‌طوری که دانشجویان، پژوهشگران و توسعه‌دهندگان به‌سادگی می‌توانند کدهای پیچیده را با ساختار قابل فهم و خوانا پیاده‌سازی کنند. از سوی دیگر، Tensorflow و Keras بیشتر برای محیط‌های تولید صنعتی و توسعه مدل‌های آماده استفاده می‌شوند و MXNet عمدتاً در شرکت‌های بزرگ فناوری و پروژه‌های مقیاس وسیع مورد توجه قرار دارد. به‌طور کلی می‌توان گفت که پایتورچ بیشتر مناسب پژوهش، یادگیری و پیاده‌سازی مدل‌های انعطاف‌پذیر و تجربی است، در حالی که برخی دیگر از چارچوب‌ها، تمرکز بر تولید صنعتی و مقیاس‌پذیری بالاتر دارند.

جدول زیر مقایسه اجمالی پایتورچ با سایر چارچوب‌های مشهور را نشان می‌دهد:

قیمت پایتورچ

یکی از سوالات متداولی که بسیاری از علاقه‌مندان به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مطرح می‌کنند این است: آیا برای استفاده از پایتورچ باید هزینه‌ای پرداخت کنیم؟ یا آیا محدودیتی در استفاده از آن برای پروژه‌های صنعتی وجود دارد؟ پاسخ این است که پایتورچ کاملاً رایگان و متن‌باز است. به این معنا که هر فرد، از دانشجو و پژوهشگر گرفته تا توسعه‌دهنده حرفه‌ای و شرکت‌های بزرگ صنعتی، می‌توانند بدون هیچ محدودیتی این چارچوب قدرتمند را دانلود، نصب و به‌کار ببرند.

همچنین سؤال دیگری که مطرح می‌شود این است: آیا استفاده رایگان به معنای محدودیت در امکانات است؟ در جواب باید گفت خیر؛ تمامی قابلیت‌های اصلی پایتورچ، از پردازش موازی با GPU تا ابزارهای اشکال‌زدایی و توسعه مدل‌های پیشرفته، به‌طور کامل در اختیار کاربران قرار دارد. حتی پروژه‌های صنعتی بزرگ نیز می‌توانند بدون هیچ هزینه‌ای از این امکانات استفاده کنند و توسعه مدل‌ها و برنامه‌های هوش مصنوعی خود را با بالاترین کیفیت و انعطاف انجام دهند. به‌طور خلاصه: 

• پایتورچ کاملاً رایگان و متن‌باز است.
• هیچ هزینه‌ای برای دانلود، نصب یا استفاده وجود ندارد، حتی در پروژه‌های صنعتی.

دانلود پایتورچ

پایتورچ به‌عنوان یک کتابخانه متن‌باز و قدرتمند یادگیری عمیق، به‌راحتی از طریق مدیریت بسته‌های پایتون مانند  pip و conda قابل نصب است. یکی از قابلیت‌های مهم پایتورچ، امکان انتخاب نسخه مناسب بر اساس سخت‌افزار است. کاربران می‌توانند نسخه‌ای را که با GPU یا CPU سیستمشان سازگار است، از طریق سایت رسمی پایتورچ  دانلود کنند. این امکان به ویژه برای پروژه‌های سنگین یادگیری عمیق اهمیت دارد، زیرا استفاده از GPU می‌تواند سرعت آموزش مدل‌ها را به‌طور چشمگیری افزایش دهد. به‌طور کلی، نصب پایتورچ سریع، ساده و انعطاف‌پذیر است و کاربران با هر سطح تجربه‌ای می‌توانند آن را بر روی سیستم‌های شخصی یا محیط‌های ابری راه‌اندازی کرده و شروع به توسعه مدل‌های پیشرفته یادگیری عمیق کنند.

جمع‌بندی

در این مقاله، به‌طور جامع با یکی از مهم‌ترین چارچوب‌های یادگیری عمیق، یعنی پایتورچ، آشنا شدیم. ابتدا ماهیت پایتورچ به‌عنوان یک کتابخانه متن‌باز مبتنی بر پایتون توضیح داده شد و با ویژگی‌های کلیدی آن، از جمله گراف محاسباتی پویا، سادگی سینتکس، پشتیبانی GPU و اکوسیستم توسعه‌یافته آشنا شدیم. تاریخچه شکل‌گیری این ابزار در آزمایشگاه هوش مصنوعی شرکت Meta و رشد سریع آن در جامعه علمی و صنعتی نیز نشان داد که چگونه پایتورچ توانسته استاندارد پژوهش‌های یادگیری عمیق شود.

در ادامه، کاربردهای گسترده پایتورچ در حوزه‌های مختلف از جمله بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی، یادگیری تقویتی، هوش مصنوعی پزشکی و تحلیل داده‌های پیشرفته بررسی شد و ضرورت یادگیری آن برای دانشجویان، پژوهشگران و مهندسان علاقه‌مند به هوش مصنوعی توضیح داده شد. همچنین سخت‌افزار و پیش‌نیازهای آموزشی برای شروع کار با پایتورچ مشخص شد و نقش آن در بازار کار و فرصت‌های شغلی پردرآمد بیان گردید. 

با مطالعه این مقاله، مخاطب علاوه بر درک مفاهیم پایه و مزایای پایتورچ، با مقایسه آن با دیگر چارچوب‌ها، امکان نصب و دانلود رایگان و جایگاه جهانی آن در آموزش و صنعت آشنا می‌شود. در نهایت، این مقاله به خواننده کمک می‌کند تا با دیدی روشن و کاربردی، مسیر یادگیری و استفاده حرفه‌ای از پایتورچ را آغاز کند و وارد دنیای نوآوری‌های هوش مصنوعی شود. این موضوع نشان می‌دهد که پایتورچ نه‌تنها ابزاری برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی است، بلکه بستری برای یادگیری عملی، خلاقیت پژوهشی و ورود به بازار کار جهانی محسوب می‌شود. در دوره‌های گروه آموزشی پارس پژوهان شما می‌توانید به این دوره‌های مرتبط با پایتورچ دسترسی داشته باشید و برای آموزش دوره‌ها را از سایت پارس پژوهان تهیه و ثبت نام کنید. 

نویسنده: فاطمه بلانیان، دکتری مدیریت ورزشی