منذ 5 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 :
ادخل إلى عالم هندسة الذكاء الاصطناعي المتقدمة من خلال دورة الشهادة الاحترافية لمهندس الذكاء الاصطناعي - دليلك الكامل لإتقان التعلم العميق، وتحسين النماذج، وهندسة المحولات، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، وعمليات MLOps. تم تصميم هذا البرنامج على مستوى الخبراء للمتعلمين المستعدين للارتقاء من النظرية إلى الإنتاج، وبناء أنظمة ذكاء اصطناعي متطورة باستخدام أدوات وأطر عمل حقيقية. ستبدأ بضبط النماذج وتحسينها، حيث ستتعلم كيفية ضبط المعلمات الفائقة باستخدام Grid Search، وRandom Search، وBayesian Optimization. اكتشف تأثير التنظيم والتحقق المتبادل وخطوط الضبط الآلي - وهو أمر بالغ الأهمية لزيادة دقة وكفاءة نماذج تعلم الآلة لديك. بعد ذلك، تعمق في الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، وهي اللبنات الأساسية لرؤية الكمبيوتر. ستفهم كيفية إنشاء شبكات CNN من الصفر، والتعرف على الطبقات التلافيفية، والتجميع، والتسرب، وتطبيقها على تصنيف الصور، واكتشاف الكائنات، والمزيد باستخدام TensorFlow وPyTorch. من الصور إلى التسلسلات - تغطي الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) ونمذجة التسلسل المبادئ الأساسية لتحليل البيانات المؤقتة. تعرف على كيفية تصميم السلاسل الزمنية والنصوص والكلام باستخدام RNNs وLSTMs وGRUs، بما في ذلك كيفية التعامل مع التدرجات المتلاشية والتبعيات طويلة المدى. ثم استعد لاستكشاف جوهرة التاج للذكاء الاصطناعي الحديث - المحولات وآليات الانتباه. تعرف على كيفية استخدام نماذج قوة الاهتمام الذاتي، والاهتمام متعدد الرؤوس، والتشفير الموضعي مثل BERT، وGPT، وT5. ستبني نماذج محولات من الصفر وتطبق بنيات مدربة مسبقًا لحل مشكلات العالم الحقيقي. ستتقن أيضًا نقل التعلم والضبط الدقيق، وهي إحدى المهارات الأكثر عملية لمهندسي الذكاء الاصطناعي اليوم. تعرف على كيفية استخدام النماذج المدربة مسبقًا وتكييفها لمهام محددة باستخدام استراتيجيات استخراج الميزات والضبط الدقيق، مما يوفر وقت الحوسبة والبيانات. تتضمن الدورة أيضًا نظرة متعمقة على وكلاء الذكاء الاصطناعي: نظرة عامة شاملة. ستستكشف بنية الوكلاء المستقلين، بما في ذلك الوكلاء التفاعليون والوكلاء القائمون على الأهداف والأنظمة متعددة الوكلاء. تعرف على كيفية استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرار في الوقت الفعلي، والذكاء الاصطناعي للألعاب، والمساعدين الشخصيين، وعمليات المحاكاة القائمة على الوكلاء. وأخيرًا، اجمع كل ذلك معًا في مقدمة وعمليات MLOs العملية. اكتشف كيفية نشر النماذج ومراقبتها وصيانتها في الإنتاج باستخدام أدوات مثل خطوط أنابيب Docker وMLflow وKubeflow وCI/CD. تعرف على إصدارات النماذج وإمكانية تكرار نتائجها وقابلية التوسع، وهي المهارات التي يجب على كل مهندس ذكاء اصطناعي حديث إتقانها. وبنهاية هذه الدورة، سوف تقوم بما يلي:- ضبط نماذج التعلم العميق وتحسينها للإنتاج
- إنشاء شبكات CNN وشبكات RNN والبنيات القائمة على المحولات
- استخدام التعلم النقلي لتكييف النماذج القوية مع المجالات الجديدة
- فهم وتصميم وكلاء الذكاء الاصطناعي لبيئات العالم الحقيقي
- تطبيق عمليات MLOs أفضل الممارسات لنشر الذكاء الاصطناعي القابل للتطوير
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
