[100% Off] Deep Learning Python Project: CNN based Image Classification 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 :

وصف من هو الجمهور المستهدف لهذه الدورة؟ هذه الدورة مصممة للمبتدئين الذين يتوقون للغوص في عالم التعلم العميق والذكاء الاصطناعي. إذا كنت طالبًا، أو عالم بيانات طموحًا، أو مطور برامج ولديك اهتمام كبير بالتعلم الآلي ومعالجة الصور، فهذه الدورة مثالية لك. ليست هناك حاجة إلى خبرة سابقة في التعلم العميق، ولكن الفهم الأساسي لبرمجة بايثون مفيد. لماذا تعتبر هذه الدورة مهمة؟ إن فهم التعلم العميق والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) أمر ضروري في عالم اليوم الذي تعتمد على التكنولوجيا. تعد شبكات CNN العمود الفقري للعديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بدءًا من التعرف على الوجه وحتى القيادة الذاتية. من خلال إتقان تصنيف الصور باستخدام شبكات CNN باستخدام مجموعة بيانات CIFAR-10، سوف تكتسب خبرة عملية في واحدة من أكثر مجالات الذكاء الاصطناعي عملية وقابلة للتطبيق على نطاق واسع. هذه الدورة مهمة لأنها:

توفر أساسًا متينًا في التعلم العميق وتقنيات تصنيف الصور.

يزودك بالمهارات اللازمة للعمل في مشاريع الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي، مما يعزز قابليتك للتوظيف.

يقدم منهجًا تعليميًا عمليًا قائمًا على المشاريع، وهو أكثر فعالة من النظرية الدراسة.

تساعدك على بناء مشروع محفظة مثير للإعجاب يعرض قدراتك لأصحاب العمل المحتملين.

ما الذي ستتعلمه في هذه الدورة؟ في هذا المشروع الإرشادي الشامل، ستتعلم:

مقدمة إلى التعلم العميق وشبكات CNN:

• فهم أساسيات التعلم العميق والشبكات العصبية.
• تعلم بنية الشبكات العصبية التلافيفية وعملها.
• نظرة عامة على CIFAR -10 مجموعة البيانات.

إعداد بيئتك:

• تثبيت وتكوين البرامج والمكتبات الضرورية (TensorFlow، وKeras، وما إلى ذلك).
• تحميل واستكشاف مجموعة بيانات CIFAR-10.

بناء شبكة CNN والتدريب عليها:

• تصميم وتنفيذ شبكة عصبية تلافيفية من الصفر.
• تدريب CNN على مجموعة بيانات CIFAR-10.
• فهم المفاهيم الأساسية مثل الطبقات التلافيفية، وطبقات التجميع، والطبقات المتصلة بالكامل.

تقييم وتحسين النموذج:

• قم بتقييم أداء النموذج الخاص بك باستخدام المقاييس المناسبة.
• تنفيذ تقنيات لتحسين الدقة وتقليل التجاوز.

النشر لك النموذج:

• حفظ النماذج المدربة وتحميلها.
• نشر النموذج الخاص بك لإجراء تنبؤات في الوقت الفعلي.

إكمال المشروع وحافظة الأعمال البناء:

• إكمال المشروع بنموذج نهائي مصقول.
• توثيق عملك لإضافته إلى محفظة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

بحلول نهاية في هذه الدورة، سيكون لديك فهم عميق لشبكات CNN و القدرة على تطبيق هذه المعرفة لتصنيف الصور بشكل فعال. لن يؤدي هذا المشروع العملي إلى تعزيز مهاراتك التقنية فحسب، بل سيعزز أيضًا ثقتك بشكل كبير في معالجة مشكلات الذكاء الاصطناعي المعقدة. انضم إلينا في هذه الرحلة المثيرة لإتقان تصنيف الصور باستخدام شبكات CNN على CIFAR-10! (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); احصل على قسيمة إذا لم يتم فتح الكوبون، 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)