[100% Off] Neural Networks in Python: Deep Learning for Beginners 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 أنت تبحث عن دورة كاملة حول الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) والتي تعلمك كل ما تحتاجه لإنشاء نموذج شبكة عصبية في بايثون، 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.
• قم بإنشاء نماذج شبكة عصبية في لغة Python باستخدام مكتبات Keras وTensorflow وتحليل نتائجها.
• تدرب بثقة على مفاهيم التعلم العميق وناقشها وافهمها

كيف ستساعدك هذه الدورة التدريبية يتم تقديم شهادة إتمام يمكن التحقق منها لجميع الطلاب الذين يقومون بهذه الدورة التدريبية للشبكات العصبية. إذا كنت محلل أعمال أو مديرًا تنفيذيًا، أو طالبًا يرغب في تعلم وتطبيق التعلم العميق في مشاكل العالم الحقيقي للأعمال، فستمنحك هذه الدورة التدريبية أنت قاعدة صلبة لذلك من خلال تعليمك بعض المفاهيم الأكثر تقدمًا للشبكات العصبية وتنفيذها في بايثون دون الخوض في الرياضيات. لماذا يجب عليك اختيار هذه الدورة؟ تغطي هذه الدورة جميع الخطوات التي يجب على المرء اتخاذها لإنشاء نموذج تنبؤي استخدام الشبكات العصبية. تركز معظم الدورات التدريبية فقط على تعليم كيفية إجراء التحليل ولكننا نعتقد أن وجود فهم نظري قوي للمفاهيم يمكّننا من إنشاء نموذج جيد. وبعد إجراء التحليل، ينبغي للمرء أن يكون قادرًا على الحكم على مدى جودة النموذج وتفسير النتائج ليكون قادرًا فعليًا على مساعدة الأعمال. ما الذي يجعلنا مؤهلين لتعليمك؟ يتم تدريس الدورة بواسطة أبهيشيك وبوخراج. كمديرين في شركة Global Analytics Consulting، فقد ساعدنا الشركات على حل مشكلة أعمالها باستخدام تقنيات التعلم العميق واستخدمنا خبرتنا لتضمين الجوانب العملية لتحليل البيانات في هذه الدورة، كما أننا منشئو بعض الدورات التدريبية الأكثر شيوعًا عبر الإنترنت - مع أكثر من 250.000 تسجيل وآلاف التقييمات من فئة 5 نجوم مثل هذه: هذا جيد جدًا، أحب حقيقة أن كل التفسيرات المقدمة يمكن أن يفهمها شخص عادي - جوشوا شكرًا لك المؤلف على هذه الدورة الرائعة. أنت الأفضل وهذه الدورة تستحق أي ثمن. - ديزي وعدنا أن تعليم طلابنا هو عملنا ونحن ملتزمون به. إذا كان لديك أي أسئلة حول محتوى الدورة التدريبية أو ورقة التدريب أو أي شيء يتعلق بأي موضوع، يمكنك دائمًا نشر سؤال في الدورة التدريبية أو إرسال رسالة مباشرة إلينا. قم بتنزيل ملفات التدريب، وقم بإجراء اختبار التدريب، وأكمل الواجبات. مع كل محاضرة، توجد ملاحظات صفية مرفقة لتتمكن من متابعتها. يمكنك أيضًا إجراء اختبار تدريبي للتحقق من فهمك للمفاهيم. هناك مهمة عملية أخيرة لك لتنفيذ ما تعلمته عمليًا. ما الذي يتم تناوله في هذه الدورة؟ تعلمك هذه الدورة التدريبية جميع خطوات إنشاء نموذج قائم على الشبكة العصبية، أي نموذج التعلم العميق، لحل مشكلات العمل. فيما يلي محتويات الدورة التدريبية لهذه الدورة التدريبية على ANN:

• الجزء الأول - أساسيات بايثون هذا الجزء سيفيدك بدأت مع Python. سيساعدك هذا الجزء في إعداد بيئة python وJupyter على نظامك وسيعلمك كيفية تنفيذ بعض العمليات الأساسية في Python. سوف نفهم أهمية المكتبات المختلفة مثل Numpy وPandas وSeaborn.
• الجزء الثاني - المفاهيم النظرية سيمنحك هذا الجزء فهمًا قويًا للمفاهيم المتعلقة بالشبكات العصبية. في هذا القسم ستتعرف على خلايا مفردة أو Perceptrons وكيفية تكديس Perceptrons 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 Python. في هذا الجزء ستتعلم كيفية إنشاء نماذج ANN في Python. 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 أنت 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.

بنهاية هذه الدورة، ستزداد ثقتك في إنشاء سوف يرتفع نموذج الشبكة العصبية في بايثون. سيكون لديك فهم شامل لكيفية استخدام ANN لإنشاء نماذج تنبؤية وحل مشكلات 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 تستخدم بايثون للتعلم العميق؟ يعد فهم بايثون أحد المهارات القيمة اللازمة مهنة في التعلم العميق. على الرغم من أن الأمر لم يكن كذلك دائمًا، إلا أن بايثون هي لغة البرمجة المفضلة لعلم البيانات. فيما يلي نبذة تاريخية مختصرة:    في عام 2016، تفوقت على R في Kaggle، المنصة الرائدة لمسابقات علوم البيانات.    وفي عام 2017، تفوقت على R في استطلاع KDNuggets السنوي للأدوات الأكثر استخدامًا لعلماء البيانات.    في عام 2018، أفاد 66% من علماء البيانات أنهم يستخدمون بايثون يوميًا، مما يجعلها الأداة الأولى لمحترفي التحليلات. ويتوقع خبراء التعلم العميق أن يستمر هذا الاتجاه مع التطوير المتزايد في نظام بايثون البيئي. وعلى الرغم من أن رحلتك لتعلم برمجة بايثون قد تكون في البداية، فمن الجيد أن تعرف أن فرص العمل وفيرة (ومتنامية) أيضًا. ما الفرق بين التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي والتعلم العميق؟ ببساطة، التعلم الآلي و يستخدم استخراج 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)