[100% Off] Comprehensive Deep Learning Practice Test: Basic to Advanced Free Course Coupon

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 :

• نظرة عامة على التعلم العميق: فهم ماهية التعلم العميق وكيف يختلف عن التعلم الآلي التقليدي.
• الشبكات العصبية: أساسيات كيفية عمل الشبكات العصبية، بما في ذلك الخلايا العصبية والطبقات ووظائف التنشيط.
• أطر التعلم العميق: مقدمة لأطر العمل الشائعة مثل TensorFlow وPyTorch التي يتم استخدامها لبناء نماذج التعلم العميق وتدريبها.

• إعداد البيانات: تقنيات إعداد البيانات للتدريب، بما في ذلك التطبيع وتقسيم مجموعات البيانات.
• تقنيات التحسين: طرق تحسين أداء النموذج، مثل النسب المتدرج والانتشار العكسي.< /li>
• وظائف الخسارة: كيفية اختيار وتنفيذ وظائف الخسارة لتوجيه عملية التدريب.
• التجاوز والتنظيم: استراتيجيات لمنع النماذج من التجاوز، مثل التسرب وزيادة البيانات.
3. معماريات الشبكات العصبية المتقدمة
• الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs): تستخدم لمهام معالجة الصور وفهم بنية وتطبيقات CNNs.
• الشبكات العصبية المتكررة (RNNs): تستخدم لتسلسل البيانات مثل السلاسل النصية والزمنية، واستكشاف شبكات RNN ومتغيراتها مثل LSTM وGRU.
• شبكات الخصومة التوليدية (GANs): فهم كيفية عمل شبكات GAN واستخدامها في توليد البيانات الاصطناعية.
• أجهزة التشفير التلقائي: تقنيات التعلم غير الخاضع للإشراف، بما في ذلك تقليل الأبعاد واكتشاف الحالات الشاذة.
4. معالجة البيانات وإعدادها
• جمع البيانات: طرق جمع البيانات، بما في ذلك التعامل مع البيانات المفقودة وزيادة البيانات.
• هندسة الميزات: تقنيات إنشاء ميزات ذات معنى من البيانات الأولية التي تعمل على تحسين أداء النموذج.< /li>
• تعزيز البيانات: توسيع مجموعة البيانات الخاصة بك من خلال التحويلات مثل التدوير والقلب لبيانات الصورة.
• خطوط البيانات: إعداد عمليات تلقائية لتنظيف البيانات وتحويلها وتحميلها لأغراض التدريب.
5. ضبط النموذج وتقييمه
• ضبط المعلمة الفائقة: تقنيات لتحسين معلمات النموذج مثل معدل التعلم وحجم الدفعة للحصول على أداء أفضل.
• مقاييس تقييم النموذج: استخدام مقاييس مثل الدقة والإحكام والاستدعاء وF1 سجل لتقييم أداء النموذج.
• التحقق المتقاطع: التأكد من تعميم النماذج بشكل جيد على البيانات غير المرئية باستخدام تقنيات مثل التحقق المتقاطع k-fold.
• التحقق من صحة النماذج واختبارها: استراتيجيات التحقق من صحة النماذج واختبارها للتأكد من أدائها الجيد للبيانات الجديدة.
6. النشر والاعتبارات الأخلاقية
• نشر النماذج: كيفية نشر النماذج في الإنتاج، بما في ذلك استخدام واجهات برمجة التطبيقات والخدمات السحابية.
• الذكاء الاصطناعي الأخلاقي: معالجة مشكلات مثل التحيز والإنصاف وخصوصية البيانات في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
• مراقبة النماذج المنشورة: تقنيات مراقبة النماذج بعد النشر لضمان استمرارها في الأداء الجيد.
• الامتثال واللوائح: فهم الآثار القانونية والأخلاقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك اللائحة العامة لحماية البيانات واللوائح الأخرى.
(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)