Deep Learning, Redes Neuronales Profundas DNN, CNN y RNN

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 :

انغمس في عالم التعلم العميق الرائع من خلال هذه الدورة الشاملة التي ستزودك بأساس نظري متين وخبرة عملية واسعة النطاق. سوف تتعلم كيفية بناء وتدريب ونشر الشبكات العصبية العميقة باستخدام أدوات TensorFlow القوية ومرونة Python. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين ذوي المعرفة الأساسية بالبرمجة وللمحترفين الذين يتطلعون إلى التعمق في تقنيات الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا. من خلال مزيج متوازن من الأسس النظرية والتمارين العملية ("التدريب العملي")، سوف تكتسب المهارات اللازمة لمعالجة المشكلات المعقدة في مجالات مثل رؤية الكمبيوتر، ومعالجة اللغة الطبيعية، واكتشاف الشذوذ، وغيرها الكثير. ماذا ستتعلم في هذه الدورة؟

• أساسيات التعلم العميق: ستفهم المفاهيم الأساسية وراء التعلم العميق، بما في ذلك بنية الشبكة العصبية ووظائف التنشيط ووظائف الخسارة والخوارزميات. التحسين.
• مقدمة إلى TensorFlow وPython: سوف تتقن مكتبات TensorFlow الأساسية لبناء نماذج التعلم العميق وستستخدم Python كلغة برمجة رئيسية لتطوير مشاريعك.
• الشبكات العصبية العميقة (DNN): سوف تستكشف بنية وتشغيل الشبكات العصبية متعددة الطبقات (الشبكات العصبية العميقة) وتتعلم كيفية تنفيذها لمهام التصنيف والانحدار.
• الشبكات التلافيفية العصبية (CNN): سوف تكتشف كيف أحدثت شبكات CNN ثورة في مجال رؤية الكمبيوتر. سوف تتعلم تصميم بنيات CNN للتعرف على الصور واكتشاف الكائنات والتجزئة الدلالية.
• الشبكات العصبية المتكررة (RNN): ستدخل إلى عالم تسلسلات البيانات باستخدام شبكات RNN. ستفهم كيفية معالجة هذه الشبكات للمعلومات التسلسلية، مثل النصوص أو الصوت أو السلاسل الزمنية، وستتعلم كيفية بناء نماذج لمهام مثل الترجمة الآلية وتحليل المشاعر.
• طرق التعلم:
  • التعلم الخاضع للإشراف: سوف تتعمق في التعلم باستخدام البيانات المصنفة، باستخدام تقنيات التصنيف والانحدار مع شبكات DNN وشبكات CNN وRNNs.
  • التعلم غير الخاضع للإشراف: سوف تستكشف طرقًا لاكتشاف الأنماط المخفية في شبكات DNN وشبكات CNN وRNNs.
  • البيانات، مثل التجميع وتقليل الأبعاد، التي تنطبق على الشبكات العصبية.
  • التعلم المعزز: مقدمة للمفاهيم الأساسية للتعلم المعزز، حيث يتعلم الوكيل اتخاذ القرارات في بيئة لتحقيق أقصى قدر من المكافأة. على الرغم من أن هذه الدورة تركز بشكل أساسي على التعلم الخاضع للإشراف، إلا أنه سيتم تقديم نظرة عامة على تطبيقات التعلم العميق في RL.
• التدريب العملي: طوال الدورة، ستؤدي العديد من التمارين والمشاريع العملية حيث ستطبق المعرفة المكتسبة. سيسمح لك ذلك باكتساب خبرة حقيقية في بناء نماذج التعلم العميق وتدريبها.
• التقنيات المتقدمة: مقدمة للمفاهيم المتقدمة مثل نقل التعلم، والضبط الدقيق للنماذج المدربة مسبقًا، والتنظيم لتجنب الإفراط في التجهيز وتصور النتائج.

لمن هذه الدورة؟

• مطورو البرامج المهتمون بتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي.
• أي شخص لديه فضول لفهم تقنيات التعلم العميق وتطبيقها. التعلم.

في نهاية هذه الدورة، ستكون قادرًا على:

• فهم الأسس النظرية للتعلم العميق.
• استخدام TensorFlow وPython لبناء وتدريب الشبكات العصبية العميقة.
• تنفيذ الشبكات العصبية DNN وCNN وRNN لمختلف المهام.
• تطبيق أساليب التعلم المختلفة (خاضعة للإشراف وغير خاضعة للإشراف وفهم المفاهيم الأساسية للتعلم المعزز) على العالم مشاكل.
• قم بتقييم أداء نماذج التعلم العميق وتحسينه.
• قم بتطوير مشاريع التعلم العميق الخاصة بك.

اشترك اليوم وابدأ رحلتك لإتقان 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)