منذ 4 ساعات
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 :
إتقان برمجة الذكاء الاصطناعي: اختبارات الممارسة لتحديات ترميز الذكاء الاصطناعي مرحبًا بك في مورد التدريب الأكثر شمولاً المصمم لمساعدتك على التغلب على تحديات ترميز الذكاء الاصطناعي. سواء كنت تستعد لمقابلة فنية، أو للحصول على شهادة، أو تتطلع ببساطة إلى صقل مهارات التنفيذ لديك، فإن هذه الاختبارات التدريبية توفر البيئة الصارمة التي تحتاجها لتحقيق النجاح. لماذا يختار المتعلمون الجادون هذه الاختبارات التدريبية؟ يدرك المتعلمون الجادون أن مشاهدة مقاطع الفيديو ليست سوى نصف المعركة. يأتي الإتقان الحقيقي من اختباره على الحالات المتطورة والفروق الدقيقة في بناء الجملة والقرارات المعمارية. تم تصميم بنك الأسئلة الخاص بنا لمحاكاة بيئات الترميز عالية الضغط. نحن لا نطلب منك فقط تحديد الرمز؛ نطلب منك تقييم كفاءتها والتنبؤ بمخرجاتها وتصحيح المنطق المعقد. بفضل دعم المدرب والتوافق مع الأجهزة المحمولة وبنك الأسئلة الأصلي الضخم، تم تصميم هذه الدورة لأولئك الملتزمين بالوصول إلى مستوى احترافي في تطوير الذكاء الاصطناعي. هيكل الدورة- الأساسيات / الأسس: يضمن هذا القسم أن لديك فهمًا قويًا للمبادئ الرياضية والمنطقية الأساسية. سوف تواجه أسئلة بخصوص أساسيات الجبر الخطي، وحساب التفاضل والتكامل للتحسين، وهياكل بيانات Python الأساسية التي تشكل حجر الأساس لأي نظام ذكاء اصطناعي.
- المفاهيم الأساسية: هنا، نتعمق في قلب التعلم الآلي. سيتم اختبارك على خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف، ووظائف الخسارة، وآليات النسب المتدرج. تضمن لك هذه المرحلة فهم "كيفية" النماذج.
- المفاهيم المتوسطة: تنتقل هذه الوحدة إلى التعلم العميق وهندسة الشبكات العصبية. توقع طرح أسئلة حول الانتشار العكسي، ووظائف التنشيط مثل ReLU وSoftmax، وأهمية ضبط المعلمات الفائقة لمنع التجاوز.
- المفاهيم المتقدمة: يغطي هذا القسم مجالات متخصصة مثل معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، والرؤية الحاسوبية، والذكاء الاصطناعي التوليدي. سيتم تحديك في بنيات المحولات وآليات الانتباه والطبقات التلافيفية.
- سيناريوهات العالم الحقيقي: يتم اختبار المعرفة النظرية في مواجهة مشكلات نمط الصناعة. يجب عليك اختيار النموذج الصحيح لقيود عمل محددة، والتعامل مع مجموعات البيانات غير المتوازنة، ومعالجة المخاوف الأخلاقية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي مثل التحيز والإنصاف.
- مراجعة مختلطة / اختبار نهائي: اختبار شامل ومحدد زمنيًا يتم سحبه من جميع الأقسام السابقة. يحاكي ذلك بيئة شهادة أو مقابلة حقيقية، واختبار قدرتك على التنقل بين مجالات الذكاء الاصطناعي المختلفة بسرعة.
- الخيار 1: السيني
- الخيار 2: Tanh
- الخيار 3: Softmax
- الخيار 4: ReLU
- الخيار 5: Leaky ReLU
- الخيار 1: يستخدم السيجمويد عادةً للتصنيف الثنائي، حيث يقوم بتعيين القيم إلى نطاق بين 0 و1 ولكنه لا يضمن مجموع 1 عبر فئات متعددة.
- الخيار 2: يقوم Tanh بإخراج القيم بين -1 و1، وهو ما لا يمثل توزيعًا احتماليًا.
- الخيار 4: ReLU هي دالة تنشيط تستخدم في الطبقات المخفية لتقديم اللاخطية، وليس للاحتمالية الإخراج.
- الخيار 5: Leaky ReLU هو أحد أشكال ReLU المستخدمة لمنع مشكلة "DreLU ReLU" في الطبقات المخفية.
- الخيار 1: لتسريع وقت تدريب النموذج
- الخيار 2: لمنع التجهيز الزائد عن طريق إلغاء تنشيط الخلايا العصبية بشكل عشوائي
- الخيار 3: لزيادة معدل التعلم تلقائيًا
- الخيار 4: للتعامل مع القيم المفقودة في مجموعة بيانات الإدخال
- الخيار 5: لضغط النموذج للنشر المحمول
- الخيار 1: يزيد التسرب في الواقع من الوقت الذي يستغرقه النموذج ليتقارب لأنه يتم تدريب جزء فقط من الشبكة في كل خطوة.
- الخيار 3: لا يؤثر التسرب على معدل التعلم؛ هذه هي مهمة أدوات التحسين مثل Adam أو SGD .
- الخيار 4: معالجة القيم المفقودة هي خطوة معالجة مسبقة للبيانات، وليست وظيفة طبقة التسرب.
- الخيار 5: على الرغم من أنه يقلل المعلمات النشطة أثناء التدريب، إلا أنه ليس أسلوب ضغط نموذج مثل التقليم أو التكميم.
- الخيار 1: الدقة
- الخيار 2: الدقة
- الخيار 3: الاستدعاء
- الخيار 4: درجة F1
- الخيار 5: الخصوصية
- الخيار 1: يمكن أن تكون الدقة مضللة في مجموعات البيانات غير المتوازنة حيث تكون فئة الأغلبية "صحية".
- الخيار 2: تركز الدقة على تكلفة الإيجابيات الكاذبة. يكون الأمر أكثر أهمية عندما تريد التأكد من أن توقعاتك الإيجابية إيجابية بالفعل.
- الخيار 4: F1-Score عبارة عن توازن بين الدقة والاستدعاء. على الرغم من أنه مفيد، إلا أن الاستذكار هو الأولوية في هذا السيناريو المحدد.
- الخيار 5: يقيس النوعية القدرة على تحديد النتائج السلبية، وهو أمر أقل أهمية من تحديد حالات (المرض) الإيجابية في هذا السياق.
- عمليات إعادة الاختبار غير المحدودة: يمكنك إعادة إجراء الاختبارات عدة مرات كما تريد لضمان الإتقان التام.
- بنك الأسئلة الأصلي: هذا بنك أسئلة أصلي ضخم برعاية خبراء الصناعة.
- دعم الخبراء: يمكنك الحصول على الدعم من المدربين إذا كانت لديك أسئلة أو كنت بحاجة إلى مزيد من التوضيح حول موضوع ما.
- تفسيرات شاملة: يحتوي كل سؤال على شرح تفصيلي لكل من الإجابات الصحيحة وغير الصحيحة.
- تعلم في أي مكان: متوافق تمامًا مع الهاتف المحمول مع تطبيق Udemy للتعلم أثناء التنقل.
- خالي من المخاطر: ضمان استرداد الأموال لمدة 30 يومًا إذا لم تكن راضيًا عن المحتوى.
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)
0 تعليقات
تسجيل دخول
