منذ ساعتين
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 مقابلة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك: اختبارات الممارسة الشاملة مرحبًا بك في المورد النهائي لإتقان مقابلات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. في سوق العمل التنافسي اليوم، المعرفة النظرية ليست كافية؛ أنت بحاجة إلى القدرة على تطبيق المفاهيم تحت الضغط. تم تصميم هذه الدورة لسد الفجوة بين التعلم والحصول على وظيفة أحلامك. لماذا يختار المتعلمون الجادون هذه الاختبارات التدريبية؟ يختار مهندسو الذكاء الاصطناعي وعلماء البيانات الطموحون هذه الاختبارات لأنها تحاكي الدقة الفعلية للمقابلات الفنية في شركات التكنولوجيا من الدرجة الأولى. على عكس الاختبارات العامة، تم تصميم أسئلتنا لاختبار فهمك العميق وحدسك في حل المشكلات وقدرتك على التعامل مع الحالات الطارئة. نحن نركز على "السبب" وراء كل إجابة، مما يضمن أنك لا تحفظ الحلول فحسب، بل تتقن المنطق الأساسي. هيكل الدورة التدريبية ينقسم المنهج إلى ست وحدات استراتيجية لتأخذك من المبادئ الأساسية إلى حل المشكلات على مستوى الخبراء:- الأساسيات / الأسس: نبدأ بالركائز الأساسية للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الإحصائيات الأساسية، والجبر الخطي لتعلم الآلة، والاختلافات الأساسية بين التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز.
- الأساسية المفاهيم: يتعمق هذا القسم في "الأساسيات" لمقابلات الذكاء الاصطناعي. توقع طرح أسئلة حول نماذج الانحدار، وأشجار القرار، ومقايضة التباين المتحيز، ومقاييس التقييم مثل الدقة، والاستدعاء، وF1-Score.
- المفاهيم المتوسطة: هنا، نستكشف طرق المجموعة (الغابات العشوائية، وتعزيز التدرج)، وهندسة الشبكات العصبية الأساسية، وتقنيات الهندسة المميزة التي تفصل بين المرشحين الجيدين والمرشحين العظماء.
- المفاهيم المتقدمة: تحدى نفسك بفروق التعلم العميق، بما في ذلك شبكات CNN وRNNs المحولات وخوارزميات التحسين مثل Adam أو RMSProp. نحن نغطي أيضًا ضبط المعلمات الفائقة وتعقيدات نشر النماذج.
- سيناريوهات العالم الحقيقي: النظرية تجتمع مع الممارسة. تمثل هذه الأسئلة مشاكل عمل حيث يجب عليك اختيار البنية الصحيحة، أو التعامل مع مجموعات البيانات غير المتوازنة، أو معالجة تسرب البيانات في بيئة الإنتاج.
- مراجعة مختلطة / اختبار نهائي: اختبار صوري شامل ومحدد زمنيًا يتم سحبه من جميع الأقسام السابقة. هذا هو الاختبار النهائي لاستعدادك للمقابلة.
- الخيار 1: تصبح أوزان الشبكة كبيرة جدًا، مما يتسبب في تباعد النموذج.
- الخيار 2: يصبح التدرج صغيرًا جدًا أثناء الانتشار العكسي، مما يمنع الأوزان من التحديث بفعالية في وقت مبكر الطبقات.
- الخيار 3: تم تعيين معدل التعلم مرتفعًا جدًا، مما يتسبب في قفز دالة الخسارة فوق الحد الأدنى العالمي.
- الخيار 4: يتعلم النموذج بيانات التدريب جيدًا، مما يؤدي إلى تعميم ضعيف على بيانات الاختبار.
- الخيار 5: تنتج وظيفة التنشيط قيمًا موجبة فقط، مما يؤدي إلى مسار تحديث متعرج.
- الإجابة الصحيحة: الخيار 2
- صحيح شرح الإجابة: في الشبكات العميقة، يتم حساب التدرجات عبر قاعدة السلسلة. إذا كانت تدرجات وظائف التنشيط (مثل Sigmoid) صغيرة، فإن ضربها بشكل متكرر عبر العديد من الطبقات يؤدي إلى تقلص التدرج بشكل كبير نحو الصفر، مما يؤدي إلى إيقاف عملية التعلم للطبقات المبكرة.
- شرح الإجابات الخاطئة:
- الخيار 1: يصف هذا "تفجير التدرجات"، وهو عكس مشكلة التلاشي.
- الخيار 3: يصف هذا مشكلة تحسين تتعلق بـ معدل تعلم غير مناسب، وليس التدهور المتأصل في التدرج.
- الخيار 4: هذا هو تعريف "التركيب الزائد".
- الخيار 5: يشير هذا إلى "Dead ReLU" أو مشكلة الإخراج غير المتمركزة حول الصفر، وهي مشكلة تنشيط محددة ولكن ليس التعريف العام للتدرجات المتلاشية.
- الخيار 1: تقديم تقييم نهائي وغير متحيز لأداء النموذج.
- الخيار 2: لتدريب الأوزان والتحيزات الأولية للشبكة العصبية.
- الخيار 3: لضبط المعلمات الفائقة ومنع الإفراط في ملائمة بيانات التدريب.
- الخيار 4: زيادة حجم بيانات التدريب من خلال زيادتها.
- الخيار 5: للتأكد من تصنيف التسميات الموجودة في مجموعة البيانات بشكل صحيح.
- الإجابة الصحيحة: الخيار 3
- شرح الإجابة الصحيحة: يتم استخدام مجموعة التحقق كمجموعة اختبار "وكيل" أثناء التدريب. فهو يسمح للمطور بضبط المعلمات (مثل معدل التعلم أو عمق الشجرة) بناءً على الأداء على البيانات غير المرئية قبل الاختبار النهائي.
- شرح الإجابات الخاطئة:
- الخيار 1: هذا هو الغرض من "مجموعة الاختبار"، والتي يجب استخدامها مرة واحدة فقط في النهاية.
- الخيار 2: يتم تدريب الأوزان باستخدام "مجموعة التدريب".
- الخيار 4: تحدث زيادة البيانات في مجموعة التدريب، ليست مجموعة التحقق من الصحة.
- الخيار 5: يشير هذا إلى تنظيف البيانات أو ضمان الجودة، وليس الغرض الإحصائي لتقسيم التحقق من الصحة.
- الخيار 1: النموذج بسيط جدًا ويفشل في التقاط الأنماط الأساسية في البيانات.
- الخيار 2: النموذج لديه معدل خطأ منخفض في كل من مجموعات بيانات التدريب والاختبار.
- الخيار 3: النموذج حساس للغاية للتقلبات الصغيرة في مجموعة التدريب، مما يؤدي إلى التجاوز.
- الخيار 4: يتنبأ النموذج باستمرار بمتوسط المتغير المستهدف بغض النظر عن المدخلات.
- الخيار 5: يتطلب النموذج قوة حسابية أكبر مما هو متاح حاليًا.
- الإجابة الصحيحة: الخيار 3
- شرح الإجابة الصحيحة: التباين العالي يعني أن النموذج "يتجاوز" التشويش الموجود في بيانات التدريب. على الرغم من أنه يؤدي أداءً جيدًا بشكل استثنائي في بيانات التدريب، إلا أن أدائه ينخفض بشكل ملحوظ في البيانات الجديدة غير المرئية لأنه لم يتم تعميمها.
- شرح الإجابات الخاطئة:
- الخيار 1: يصف هذا "التحيز العالي" أو عدم الملاءمة.
- الخيار 2: يصف هذا نموذجًا جيدًا معممًا وعالي الأداء.
- الخيار 4: هذه حالة متطرفة من "الارتفاع". التحيز."
- الخيار 5: التباين العالي هو خاصية إحصائية، وليس مقياسًا لمتطلبات الأجهزة.
- عمليات إعادة الاختبار غير المحدودة: يمكنك إعادة إجراء الاختبارات عدة مرات كما تريد لتتبع تحسنك.
- بنك الأسئلة الأصلي: قم بالوصول إلى بنك الأسئلة الأصلي الضخم برعاية خبراء الصناعة.
- دعم المدرب: تحصل على دعم مباشر من المدرسين إذا كانت لديك أسئلة أو كنت بحاجة إلى توضيح حول مفهوم ما.
- تفسيرات شاملة: يحتوي كل سؤال على شرح مفصل حتى تتعلم من أخطائك على الفور.
- التعلم أثناء التنقل: متوافق تمامًا مع الهاتف المحمول مع تطبيق Udemy للدراسة أثناء التنقل.
- خالي من المخاطر: ضمان استرداد الأموال لمدة 30 يومًا إذا لم تكن راضيًا عن جودة 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
