Convolutional Neural Networks in Python: CNN Computer Vision

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 :

• تحديد مشكلات التعرف على الصور التي يمكن حلها باستخدام نماذج CNN. تحليل نتائجهم.
• تدرب بثقة ، ومناقشة وفهم مفاهيم التعلم العميق
• لديك فهم واضح لنماذج التعرف على الصور المتقدمة مثل Lenet و Googlenet و VGG16 وما إلى ذلك. الطالب الذي يريد أن يتعلم وتطبيق التعلم العميق في مشاكل التعرف على الصور في العالم الحقيقي ، ستمنحك هذه الدورة قاعدة قوية لذلك من خلال تعليمكم بعض المفاهيم الأكثر تقدماً للتعلم العميق وتنفيذها في بيثون دون الحصول على رياضية للغاية. لماذا يجب أن تختار هذه الدورة؟ تمكننا المفاهيم من إنشاء نموذج جيد. وبعد إجراء التحليل ، ينبغي للمرء أن يكون قادرًا على الحكم على مدى جودة النموذج وتفسير النتائج لتكون قادرة على مساعدة العمل. ما الذي يجعلنا مؤهلين لتعليمك؟ يتم تدريس الدورة من قبل أبهيشيك وبخاراج. بصفتنا مديرين في شركة الاستشارات العالمية للاستشارات التحليلية ، ساعدنا الشركات على حل مشكلة أعمالهم باستخدام تقنيات التعلم العميق وقد استخدمنا تجربتنا لتضمين الجوانب العملية لتحليل البيانات في هذه الدورة ، نحن أيضًا المبدعون في بعض الدورات الأكثر شعبية على الإنترنت - مع وجود أكثر من 300،000 تسجيلات وآلاف من المراجعات الخمسة مثل هذه. مسار رائع. أنت الأفضل وهذه الدورة تستحق أي سعر. - Daisyour Promiseteaching طلابنا هو وظيفتنا ونحن ملتزمون بها. إذا كان لديك أي أسئلة حول محتوى الدورة التدريبية أو ورقة التدريب أو أي شيء يتعلق بأي موضوع ، فيمكنك دائمًا نشر سؤال في الدورة التدريبية أو إرسال رسالة مباشرة إلينا. قم بتنزيل ملفات الممارسة ، واختبار الممارسة ، واستكمال المهمة من كل محاضرة ، هناك ملاحظات فئة مرفقة لك لتتابعها. يمكنك أيضًا إجراء اختبار التدريب للتحقق من فهمك للمفاهيم. هناك مهمة عملية نهائية لك لتنفيذ تعليمك عملياً. ما الذي يتم تغطيته في هذه الدورة؟ يعلمك هذه الدورة جميع خطوات إنشاء نموذج قائم على الشبكة العصبية ، أي نموذج التعلم العميق ، لحل مشاكل العمل. Bebelow هي محتويات هذه الدورة التدريبية على ANN:
  • الجزء 1 (القسم 2)- Python Basics يتجول هذا الجزء الخاص بك مع Python. هذا الجزء سيساعدك على إعداد Python و Jupyter EnvironmentTe الخاص بك وتبدأ في التدريس. سوف نفهم أهمية المكتبات المختلفة مثل Numpy و Pandas & SeaBorn.
  • الجزء 2 (القسم 3-6) - سوف يمنحك ANN Pressssis جزءًا قويًا للمفاهيم التي تنطوي عليها الشبكات العصبية. بمجرد تعيين الهندسة المعمارية ، نفهم خوارزمية النسب التدرج للعثور على الحد الأدنى من الوظيفة ونتعلم كيف يتم استخدام ذلك لتحسين نموذج الشبكة الخاص بنا.
  • الجزء 3 (القسم 7-11) - إنشاء نموذج ANN في Pythonin هذا الجزء سوف تتعلم كيفية إنشاء نماذج ANN في Python.nsction سنبدأ هذا القسم عن طريق إنشاء نموذج ANN باستخدام API المتسلسل لحل مشكلة التصنيف. نتعلم كيفية تحديد بنية الشبكة ، وتكوين النموذج وتدريب النموذج. ثم نقوم بتقييم أداء نموذجنا المدربين ونستخدمه للتنبؤ بالبيانات الجديدة. أخيرًا ، نتعلم كيفية حفظ النماذج واستعادتها. نفهم أيضًا أهمية المكتبات مثل keras و Tensorflow في هذا الجزء.
  • الجزء 4 (القسم 12) - CNN المفاهيم النظرية في هذا الجزء الذي ستتعلمه عن الطبقات القنادية والتجميع ، والتصفية ، والتصفية. نوضح أيضًا كيف تختلف الصور الرمادية عن الصور الملونة. أخيرًا ، نناقش طبقة التجميع التي تجلب الكفاءة الحسابية في نموذجنا.
  • الجزء 5 (القسم 13-14) - إنشاء نموذج CNN في Python
    في هذا الجزء ، سوف تتعلم كيفية إنشاء نماذج CNN في Python.we سوف نأخذ نفس المشكلة في التعرف على كائنات الأزياء وتطبيق نموذج CNN على. سنقارن أداء نموذج CNN الخاص بنا من خلال نموذج ANN الخاص بنا ونلاحظ أن الدقة تزداد بنسبة 9-10 ٪ عندما نستخدم CNN. ومع ذلك ، فإن هذه ليست نهاية ذلك. يمكننا زيادة تحسين الدقة من خلال استخدام بعض التقنيات التي نستكشفها في الجزء التالي.
  • الجزء 6 (القسم 15-18)-مشروع التعرف على الصور من طرف إلى طرف في Python
    في هذا القسم ، نقوم ببناء مشروع كامل التعرف على الصور على الصور الملونة. مع نموذج بسيط نحقق دقة ما يقرب من 70 ٪ في مجموعة الاختبار. ثم نتعلم مفاهيم مثل زيادة البيانات وتعلم النقل والتي تساعدنا على تحسين مستوى الدقة من 70 ٪ إلى ما يقرب من 97 ٪ (جيدة مثل الفائزين في تلك المنافسة).
  بحلول نهاية هذه الدورة ، فإن ثقتك في إنشاء نموذج شبكة عصبية تلافيك في بيثون سوف يرتفعون. سيكون لديك فهم شامل لكيفية استخدام CNN لإنشاء نماذج تنبؤية وحل مشاكل التعرف على الصور. التعلم. على الرغم من أنه لم يكن دائمًا ، فإن Python هي لغة البرمجة المفضلة لعلوم البيانات. إليك تاريخ موجز: في عام 2016 ، تجاوزت R على Kaggle ، المنصة الرائدة لمسابقات علوم البيانات.    في عام 2017 ، تفوقت على R في استطلاع الرأي السنوي لأكثر أدوات علماء البيانات المستخدمة.    في عام 2018 ، أبلغ 66 ٪ من علماء البيانات باستخدام Python Daily ، مما يجعلها الأداة رقم واحد لمهنيي التحليلات. يتوقع خبراء التعلم في هذا الاتجاه متابعة التطوير في النظام الإيكولوجي Python. وعلى الرغم من أن رحلتك لتعلم برمجة Python قد تبدأ للتو ، فمن الجيد أن تعرف أن فرص العمل وفيرة (وتنمو) أيضًا. ما هو الفرق بين تعدين البيانات والتعلم الآلي والتعلم العميق؟ بينما يكتشف تعدين البيانات أنماطًا ومعرفة غير معروفة مسبقًا ، فإن التعلم الآلي يعيد إنتاج الأنماط والمعرفة المعروفة-ويطبق تلقائيًا تلك المعلومات على البيانات ، وصنع القرار ، والتعلم ، من ناحية أخرى ، يستخدم قوة الحوسبة المتقدمة وأنواع خاصة من الشبكات العصبية وتطبقها على كميات كبيرة من البيانات للتعلم وفهمها وتحديدها. ترجمة اللغة التلقائية والتشخيصات الطبية هي أمثلة على التعلم العميق.

  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)