من خلال هذه المحاضرة الجامعية القائمة على إعادة التعلم، ستتمكن من إنشاء نماذج لمعالجة اللغة الطبيعية، والتي يمكنها تحليل وفهم النص بلغات مختلفة"

يعد إضفاء الطابع الشخصي على النماذج باستخدام TensorFlow أمرًا بالغ الأهمية لضمان نجاح مشاريع التعلم الآلي. يتيح هذا النظام للمهنيين الفرصة لتكييف الأنظمة مع الاحتياجات المحددة للخطط، وفي نفس الوقت يعمل على تحسين أدائهم وإجراء الاختبارات من منشورات مختلفة بهدف حل المشكلات. نظرًا لهذا الموقف، يحتاج المهنيون إلى تحديث المحتوى الخاص بهم حول هذا الموضوع بشكل متكرر للبقاء في طليعة التكنولوجيا واقتراح حلول مبتكرة للغاية. مع ذلك، فإن هذا التحديث يمكن أن يشكل تحديًا للخبراء بسبب ندرة البرامج التعليمية المحددة في هذا الموضوع.

لهذا السبب، تنفذ TECH المحاضرة الجامعية الأكثر اكتمالًا وتجديدًا في إضفاء الطابع الشخصي على النماذج باستخدام TensorFlow في السوق الأكاديمية. وسيتناول خط سير الرحلة التعليمي، الذي أعده متخصصون في Deep Learningالمفاهيم الأساسية مثل استخدام مصفوفات NumPy أو معالجة البيانات أو إنشاء تدفقات المعلومات باستخدام tf.data. بالتالي، سيضيف الخريجون على الفور إلى ممارساتهم المعتادة أحدث التقنيات لتسريع عملية التدريب والتنبؤ، وهو أمر مهم بشكل خاص في التطبيقات في الوقت الفعلي. بالإضافة إلى ذلك، خلال البرنامج، سيكتسب الطلاب مهارات جديدة لتحسين الرسوم البيانية مع العمليات وبناء نماذج مخصصة. 

سيكون تعزيز كل هذه المحتويات ممكنًا بفضل حقيقة أن التدريب يتم تقديمه عبر الإنترنت بالكامل، مما يسمح للطلاب بتوزيع عبء التدريس بناءً على احتياجاتهم. علاوة على ذلك، تعتمد المنهجية التي يتم تدريسها بها،Relearningعلى تكرار المفاهيم الأساسية في جميع أنحاء المنهج، لذلك سيقوم المطورون بدمج المعرفة بطريقة طبيعية وفعالة وتقدمية، دون الحاجة إلى استثمار ساعات إضافية في الحفظ. 

ستتحكم في طبقات المعالجة المسبقة لـ Keras من خلال 150 ساعة من أفضل التدريس عبر الإنترنت"

هذه المحاضرة الجامعية في إضفاء الطابع الشخصي على النماذج باستخدام TensorFlow تحتوي على البرنامج التعليمى الأكثر اكتمالا وحداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في إضفاء الطابع الشخصي على النماذج باستخدام TensorFlow
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات الرياضية والرعاية العملية حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزها على المنهجيات المبتكرة 
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

هل ترغب في تجربة قفزة نوعية في حياتك المهنية؟ سيعمل هذا البرنامج على إثراء التطبيق العملي الخاص بك باستخدام تقنيات واجهة برمجة التطبيقات الأكثر تقدمًا لتسلسل البيانات"

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في المجال يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة. 

سيتيح محتوى البرنامج المتعدد الوسائط، والذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية. 

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلّم القائم على حل المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار العام الدراسى. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.  

ستتمكن من الوصول إلى التدريب الذي ستتعلم فيه بالسرعة التي تناسبك بفضل نظام التدريس لإعادة التعلم الذي تنفذه TECH"

ستحقق أهدافك التعليمية بفضل أدوات TECH التعليمية، بما في ذلك الملخصات التفاعلية لكل وحدة تعليمية"

من خلال هذه المحاضرة الجامعية، سيكون الخريجون مؤهلين تأهيلاً عاليًا لإضفاء الطابع الشخصي على النماذج باستخدام TensorFlow. عند الانتهاء من البرنامج، سيقوم المهنيون ببناء الأنظمة الأكثر دقة لمعالجة المشاكل والتحديات المختلفة في مجال التعلم الآلي بنجاح. بهذا المعنى، سيقوم الطلاب بتنفيذ تقنيات تحسين النماذج المتقدمة وتحسين تفسير البيانات التي تم الحصول عليها. بالإضافة إلى ذلك، سيستخدمون التطبيق بشكل فعال لالتقاط أنماط وميزات ذات معنى للتنبؤ بنتائج أكثر دقة. 

نحن نقوم بتحسين مهاراتك في إضفاء الطابع الشخصي على النماذج باستخدام TensorFlow خلال 6 أسابيع فقط، وذلك بفضل هذا التدريب الحصري"

الأهداف العامة

تأسيس المفاهيم الأساسية للوظائف الرياضية ومشتقاتها
تطبيق هذه المبادئ على خوارزميات التعلم العميق للتعلم تلقائيًا
دراسة المفاهيم الأساسية للتعلم الخاضع للإشراف وكيفية تطبيقها على نماذج الشبكات العصبية
مناقشة التدريب والتقييم والتحليل لنماذج الشبكات العصبية
دعم المفاهيم والتطبيقات الرئيسية للتعلم العميق 
تنفيذ وتحسين الشبكات العصبية مع Keras
تطوير المعرفة المتخصصة في تدريب الشبكات العصبية العميقة
تحليل آليات التحسين والتنظيم اللازمة لتدريب الشبكات العميقة

الأهداف المحددة

تحديد كيفية استخدام TensorFlow API لتحديد الوظائف والرسوم البيانية المخصصة
مناقشة مشروع TensorFlow Datasets وكيف يمكن استخدامه لتسهيل الوصول إلى مجموعات البيانات المعالجة مسبقًا

ستسمح لك المنهجية المميزة عبر الإنترنت  100% التي تتميز بها TECH بالاستمتاع بالتعلم الفعال دون مغادرة منزلك ئ"