محاضرة جامعية مصممة لاكتساب مهارات جديدة وتحقيق أقصى استفادة من أدوات مثل Keras وTensorFlow"

وفقاً لدراسة حديثة أجراها المجتمع العلمي، فإن أكثر من %60 من الشركات حالياً تستخدم الذكاء الاصطناعي و85% منها تعتبره استثماراً ذا أولوية في استراتيجيتها التجارية. هذا يسلط الضوء على أهمية قيام العاملين المتخصصين في هذا الموضوع بأداء مهامهم اليومية بأقصى قدر من الكفاءة. أحد الملفات الشخصية المهنية الأكثر طلبًا من قبل المؤسسات هو مهندس خبير في Deep Learning. يقوم هؤلاء المحترفون ببناء بنيات الشبكة العصبية التي تحاكي الطريقة التي يعمل بها الدماغ البشري، لتحديد الأنماط وتوليد التنبؤات باستخدام كميات كبيرة من البيانات. 

استجابة لهذا الطلب، تطلق TECH محاضرة جامعية في الشبكات العصبية في Deep Learning. صممت الخطة الدراسية من قبل قادة في هذا المجال، وسوف تغمر الطلاب في عملية بناء هذه البنى. لتحقيق هذه الغاية، ستتناول المواد التعليمية بعناية المفاهيم الأساسية التي تتراوح بين الاتصال بين الطبقات المختلفة والتدريب على الشبكة. سيقوم الطلاب بدراسة المبادئ الأكثر صلة بالشبكات العصبية، والتي ستسمح لهم بدمج وظائف التنشيط، والانتشار العكسي، وحتى تعديل المعلمات في النماذج. بالمثل، وبفضل المنهج الدراسي، سيستخدم الخريجون أداة Keras بفعالية لتنفيذ مهام مثل تنفيذ البيرسيبترون متعد الطبقات. 

تجدر الإشارة إلى أن الشهادة الجامعية تعتمد على الأسلوب الثوري ل Relearning، والذي تعد TECH رائدة فيه. يضمن نظام التدريس هذا أن يستوعب الطلاب المحتويات التعليمية بطريقة رشيقة وتقدمية وطبيعية. بالإضافة إلى ذلك، نظرًا لأنه تدريب %100 عبر الإنترنت، سيتمكن الطلاب من الشروع في تجربة تعليمية من منازلهم بكل راحة. ستحتاج فقط إلى جهاز إلكتروني قادر على الوصول إلى الإنترنت للدخول إلى الحرم الجامعي الافتراضي، حيث ستجد بالإضافة إلى المنهج الدراسي مكتبة مليئة بالموارد بتنسيقات مختلفة (مثل الملخصات التفاعلية والقراءات المتخصصة) لتعزيز معرفتك في طريقة ديناميكية. 

هل تبحث عن شهادة جامعية تتوافق مع مسؤولياتك اليومية؟ سوف يتكيف هذا البرنامج مع جداولك الزمنية ووتيرة التعلم"

تحتوي المحاضرة الجامعية في الشبكات العصبية في التعلم العميق (Deep Learning) على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير حالات عملية مقدمة من خبراء الشبكات العصبية في Deep Learning
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

ستتعامل بمهارة مع المعلمة الفائقة ل Learning Rate للتحكم في حجم التعديلات التي تم إجراؤها على أوزان النموذج"

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. 

وسيتيح 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 التعلم القائم على حل المشكلات، والذي المهني في يجب أن تحاول من خلاله حل المواقف المختلفة للممارسة المهنية التي تنشأ من خلاله. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.   

بفضل طريقة Relearning التي تستخدمها TECH، ستتمكن من تعزيز المفاهيم الأساسية بطريقة طبيعية وتقدمية لضمان نجاح تعلمك"

ستتمكن من تنزيل المنهج الدراسي بأكمله من اليوم الأول، بحيث يمكنك الرجوع إليه وقتما تشاء، حتى من هاتفك الذكي"

بفضل هذه المحاضرة الجامعية في الشبكات العصبية في التعلم العميق (Deep Learning)، سيعمل الخريجون على تجديد معرفتهم في هذا الموضوع مع اكتساب مهارات جديدة من شأنها رفع آفاقهم المهنية. بالمثل، سيقومون بتصميم بنيات عصبية متقدمة تتعلم من البيانات وتتكيف مع مهام محددة. من ناحية أخرى، سيكون لديهم الموارد اللازمة لمواجهة العقبات التي تنشأ أثناء أداء مهامهم المختلفة. 
بهذه الطريقة، سيقدم المحترفون حلولاً مبتكرة في العديد من المجالات مثل رؤية الكمبيوتر أو الطب أو الروبوتات أو التمويل.

سوف تتقن مفاتيح التعلم العميق وتتعرف على جميع تطبيقاته لزيادة رؤية وظيفتك في صناعة التكنولوجيا المزدهرة"

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

تطوير قاعدة السلسلة لحساب مشتقات الوظائف المتداخلة
تحليل كيفية إنشاء وظائف جديدة من الوظائف الموجودة وكيفية حساب مشتقاتها
دراسة مفهوم Backward Pass وكيفية تطبيق مشتقات وظائف المتجهات على التعلم الآلي
التعرف على كيفية استخدام TensorFlow لإنشاء نماذج مخصصة
فهم كيفية تحميل البيانات ومعالجتها باستخدام أدوات TensorFlow
إرساء المفاهيم الرئيسية لمعالجة اللغة الطبيعية NLP باستخدام RNN وآليات الانتباه
استكشاف وظائف مكتبات transformers Hugging Face وغيرها من أدوات معالجة اللغة الطبيعية لتطبيقها على مشاكل الرؤية
تعلُم كيفية إنشاء وتدريب نماذج التشفير التلقائي وشبكات GAN ونماذج الانتشار

ستحقق أهدافك الأكاديمية بشكل مريح، وستتجنب الرحلات غير الضرورية إلى المؤسسات التعليمية بفضل طريقة TECH 100% عبر الإنترنت"