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 :
1. مقدمة في التعلم العميق- نظرة عامة على التعلم العميق: فهم ماهية التعلم العميق وكيف يختلف عن التعلم الآلي التقليدي. الشبكات العصبية: أساسيات كيفية عمل الشبكات العصبية ، بما في ذلك الخلايا العصبية ، والطبقات ، ووظائف التنشيط.
- أطر التعلم العميق: مقدمة في الأطر الشائعة مثل Tensorflow و Pytorch التي تستخدم لبناء وتدريب التعلم العميق النماذج.
- إعداد البيانات: تقنيات لإعداد البيانات للتدريب ، بما في ذلك مجموعات البيانات التطبيع وتقسيمها.
- تقنيات التحسين: طرق لتحسين أداء النموذج ، مثل نزول التدرج والترجمة الخلفية. < ] مثل التسرب وزيادة البيانات.
- الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs): تستخدم لمهام معالجة الصور ، وفهم هندسة وتطبيقات CNNs.
- الشبكات العصبية المتكررة (RNNs): تستخدم لبيانات التسلسل مثل النص والسلسلة الزمنية ، استكشاف RNNs ومتغيراتها مثل LSTM و GRU.
- شبكات الخصومة التوليدية (Gans): فهم كيفية عمل Gans واستخدامها في توليد البيانات الاصطناعية.
- أجهزة الترميز التلقائي: تقنيات للتعلم غير الخاضع للإشراف ، بما في ذلك الحد من الأبعاد والكشف عن الشذوذ.
- جمع البيانات: طرق لجمع البيانات ، بما في ذلك التعامل مع البيانات المفقودة وزيادة البيانات.
- هندسة الميزات: تقنيات لإنشاء ميزات ذات معنى من البيانات الخام التي تحسن أداء النموذج. < /li>
- زيادة البيانات: توسيع مجموعة البيانات الخاصة بك مع التحولات مثل الدوران والتقليب لبيانات الصورة.
- خطوط أنابيب البيانات: إعداد عمليات تلقائية لتنظيف البيانات وتحويلها وتحميلها ل التدريب.
- ضبط الفائقة: تقنيات لتحسين معلمات النماذج مثل معدل التعلم وحجم الدُفعة لأداء أفضل. درجة لتقييم أداء النموذج.
- التحقق من صحة: ضمان تعميم النماذج بشكل جيد للبيانات غير المرئية باستخدام تقنيات مثل K-Fold التحقق من الصحة. النشر والاعتبارات الأخلاقية
- نشر النموذج: كيفية نشر النماذج في الإنتاج ، بما في ذلك استخدام واجهات برمجة التطبيقات والخدمات السحابية. أنظمة الذكاء الاصطناعى.
- مراقبة النماذج المنشورة: تقنيات لمراقبة النماذج بعد النشر لضمان استمرار أداءها بشكل جيد.
- الامتثال واللوائح: فهم القانون القانوني و الآثار الأخلاقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك الناتج المحلي الإجمالي واللوائح الأخرى.
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
