منذ 4 أيام
أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :
وصف أنت تبحث عن دورة كاملة حول الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) والتي تعلمك كل ما تحتاجه لإنشاء نموذج شبكة عصبية بلغة R، أليس كذلك؟ لقد وجدت الدورة التدريبية المناسبة للشبكات العصبية! وبعد إكمال هذه الدورة، ستتمكن من: :- تحديد مشكلة العمل التي يمكن حلها باستخدام نماذج الشبكة العصبية.
- الحصول على فهم واضح لمفاهيم الشبكة العصبية المتقدمة مثل الهبوط المتدرج، والانتشار للأمام والخلف، وما إلى ذلك.
- أنشئ نماذج شبكة عصبية في لغة R باستخدام مكتبات Keras و Tensorflow وحلل نتائجها.
- تدرب بثقة على مفاهيم التعلم العميق وناقشها وافهمها
- الجزء الأول - إعداد R studio و دورة R Crash التدريبية يساعدك هذا الجزء على البدء باستخدام R. سيساعدك هذا القسم في إعداد استوديو R وR على نظامك وسيعلمك كيفية تنفيذ بعض العمليات الأساسية في R.
- الجزء 2 - المفاهيم النظرية سيمنحك هذا الجزء فهمًا قويًا للمفاهيم المرتبطة بالشبكات العصبية. ستتعرف في هذا القسم على الخلايا المفردة أو الإدراك الحسي وكيفية تكديس الإدراك الحسي لإنشاء بنية الشبكة. بمجرد تعيين البنية، نفهم خوارزمية Gradient Descent للعثور على الحد الأدنى للوظيفة ومعرفة كيفية استخدامه لتحسين نموذج شبكتنا.
- الجزء الثالث - إنشاء نموذج ANN للانحدار والتصنيف في RIn هذا الجزء سوف تتعلم كيفية إنشاء نماذج ANN في R Studio. سنبدأ هذا القسم بإنشاء نموذج ANN باستخدام Sequential API لحل مشكلة التصنيف . نتعلم كيفية تحديد بنية الشبكة وتكوين النموذج وتدريب النموذج. ثم نقوم بتقييم أداء نموذجنا المدرب واستخدامه للتنبؤ بالبيانات الجديدة. نحن أيضًا نحل مشكلة الانحدار التي نحاول فيها التنبؤ بأسعار المنازل في موقع ما. سنغطي أيضًا كيفية إنشاء بنيات ANN المعقدة باستخدام واجهة برمجة التطبيقات الوظيفية. وأخيرًا، نتعلم كيفية حفظ النماذج واستعادتها. وندرك أيضًا أهمية المكتبات مثل Keras وTensorFlow في هذا الجزء.
- الجزء الرابع - المعالجة المسبقة للبيانات في هذا الجزء ستتعرف على الإجراءات التي يتعين عليك اتخاذها إعداد البيانات للتحليل، هذه الخطوات مهمة جدًا لإنشاء معنى ذي معنى. في هذا القسم، سنبدأ بالنظرية الأساسية لشجرة القرار ثم نغطي موضوعات المعالجة المسبقة للبيانات مثل احتساب القيمة المفقودة، وتحويل المتغير، وتقسيم اختبار التدريب .
- الجزء الخامس - تقنية تعلم الآلة الكلاسيكية - الانحدار الخطي
يبدأ هذا القسم بالانحدار الخطي البسيط ثم يغطي الانحدار الخطي المتعدد. لقد قمنا بتغطية النظرية الأساسية وراء كل مفهوم دون المبالغة في الرياضيات حول هذا الموضوع. أنك تفهم من أين يأتي المفهوم ومدى أهميته. ولكن حتى إذا كنت لا تفهم ذلك، فلا بأس طالما أنك تتعلم كيفية تشغيل وتفسير النتيجة كما تم تدريسها في المحاضرات العملية. وننظر أيضًا في كيفية قياس دقة النماذج، ما معنى إحصائية F، كيف يتم تفسير المتغيرات الفئوية في مجموعة بيانات المتغيرات المستقلة في النتائج وكيف نفسر النتيجة في النهاية لمعرفة الإجابة على مشكلة العمل.
تابع وانقر على زر التسجيل، وسأراكم في الدرس الأول!
CheersStart-Tech Academy------------فيما يلي بعض الأسئلة الشائعة الشائعة للطلاب الذين يرغبون في بدء رحلة التعلم العميق الخاصة بهم-
لماذا نستخدم لغة R للتعلم العميق؟ يعد فهم لغة R أحد المهارات القيمة اللازمة لـ مهنة في التعلم الآلي. فيما يلي بعض الأسباب التي تجعلك تتعلم التعلم العميق في R 1. إنها لغة شائعة للتعلم الآلي في شركات التكنولوجيا الكبرى. يقوم جميعهم تقريبًا بتعيين علماء بيانات يستخدمون لغة R. يستخدم Facebook، على سبيل المثال، لغة R لإجراء تحليل سلوكي باستخدام بيانات منشورات المستخدم. تستخدم Google لغة R لتقييم فعالية الإعلان ووضع توقعات اقتصادية. وبالمناسبة، لا يقتصر الأمر على شركات التكنولوجيا فحسب، بل يتم استخدام لغة R في شركات التحليل والاستشارات والبنوك والمؤسسات المالية الأخرى والمؤسسات الأكاديمية ومختبرات الأبحاث، وفي كل مكان تقريبًا تحتاج البيانات إلى التحليل والتصور. 2. يمكن القول إن تعلم أساسيات علم البيانات أسهل في مجال البحث والتطوير. وله ميزة كبيرة: فقد تم تصميمه خصيصًا مع وضع معالجة البيانات وتحليلها في الاعتبار. 3. باقات مذهلة تجعل حياتك أسهل. نظرًا لأن لغة R تم تصميمها مع أخذ التحليل الإحصائي في الاعتبار، فهي تحتوي على نظام بيئي رائع من الحزم والموارد الأخرى التي تعتبر رائعة لعلم البيانات. 4. مجتمع قوي ومتنامي من علماء البيانات والإحصائيين. مع التوسع الكبير في مجال علم البيانات، انفجرت لغة R معها، لتصبح واحدة من أسرع اللغات نموًا في العالم (حسب قياس StackOverflow). وهذا يعني أنه من السهل العثور على إجابات للأسئلة وتوجيهات المجتمع أثناء العمل في المشاريع الموجودة في R. 5. ضع أداة أخرى في مجموعة الأدوات الخاصة بك. لن تكون هناك لغة واحدة هي الأداة المناسبة لكل وظيفة. ستؤدي إضافة R إلى ذخيرتك إلى تسهيل بعض المشاريع - وبالطبع، ستجعلك أيضًا موظفًا أكثر مرونة وقابلية للتسويق عندما تبحث عن وظائف في علم البيانات. ما الفرق بين التنقيب في البيانات والتعلم الآلي و التعلم العميق؟ ببساطة، يستخدم التعلم الآلي واستخراج البيانات نفس الخوارزميات والتقنيات المستخدمة في استخراج البيانات، باستثناء اختلاف أنواع التنبؤات. بينما يكتشف استخراج البيانات أنماطًا ومعرفة غير معروفة سابقًا، فإن التعلم الآلي يعيد إنتاج الأنماط والمعرفة المعروفة، ويطبق تلك المعلومات تلقائيًا على البيانات وصنع القرار والإجراءات. ومن ناحية أخرى، يستخدم التعلم العميق قوة حاسوبية متقدمة وأنواعًا خاصة من الشبكات العصبية وتطبيقها على كميات كبيرة من البيانات لتعلم وفهم وتحديد الأنماط المعقدة. تعد الترجمة التلقائية للغة والتشخيص الطبي أمثلة على التعلم العميق. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); احصل على قسيمة إذا لم يتم فتح القسيمة، قم بتعطيل Adblock، أو جرب متصفحًا آخر.
ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:
(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)
يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)
الدورات المقترحة
0 تعليقات
تسجيل دخول