سوف تتقن مبادئ Deep Learning وتنتج تنبؤات أكثر دقة مع شهادة الخبرة الجامعية هذه %100 عبر الإنترنت"

الشبكات العصبية هي الأساس الأساسي للتعلم العميق. مستوحاة من عمل الدماغ البشري وتتكون من خلايا عصبية، توفر هذه الأنظمة الأساس الحسابي للآلات للتعلم من البيانات بطريقة فعالة وتلقائية. بهذه الطريقة، يقومون بمهام معقدة بأداء مماثل أو حتى متفوق على البشر في مهام متعددة مثل الترجمة الآلية أو تحليل مجموعات البيانات الكبيرة. مع ذلك، لا تزال هذه الأدوات تواجه العديد من التحديات التي تحد من فعاليتها وإمكانية تطبيقها في مجالات معينة. من ثم، يتحمل الخبراء مسؤولية تحديث معارفهم بشكل متكرر، للبقاء على اطلاع بجميع التطورات التي تحدث في هذا المجال ودمجها في ممارساتهم لتحسين إجراءاتهم.

في هذا السياق، تقوم TECH بإنشاء شهادة الخبرة الجامعية تقدم فهمًا قويًا لكيفية عمل Deep Learning، بالإضافة إلى الأدوات الأكثر تقدمًا لبناء الشبكات العصبية. سيتراوح المنهج من الأسس الرياضية الرئيسية (مثل الوظائف أو المشتقات) إلى مبادئ التعلم الخاضع للإشراف (بما في ذلك النماذج المختلفة ومقاييس التقييم واختيار المعلمات الفائقة). بالمثل، سيركز المنهج على الاستخدامات العديدة للتعلم العميق، بحيث يكون الخريجون على دراية بالوضع الحالي لسوق العمل ويضاعفون فرص نجاحهم في مجالات مثل السيارات أو علوم الكمبيوتر أو علم الأحياء أو التمويل. تجدر الإشارة إلى أن الشهادة الجامعية ستتضمن تحليل حالات حقيقية في بيئات تعليمية محاكاة. بهذه الطريقة، سيستخلص الطلاب دروسًا قيمة سيدمجونها في إجراءاتهم لضمان استمراريتها.

لتعزيز كل هذا المحتوى، تستخدم TECH منهجية Relearning المبتكرة. تعتمد هذه على التغذية الراجعة المستمرة وتكييف الاحتياجات الفردية للطلاب بناءً على التكرار الموجه. باستخدام أي جهاز إلكتروني متصل بالإنترنت، سيتمكن الطلاب من الدخول إلى الحرم الجامعي الافتراضي والاستفادة من المحتوى التعليمي الأكثر اكتمالاً في السوق التعليمي.

هل تريد التخصص في استخدام آلات التعلم الخاضعة للإشراف؟ احصل عليها خلال 450 ساعة من أفضل التدريس الرقمي"

تحتوي  شهادة الخبرة الجامعية في التعلم العميق (Deep Learning) على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في Deep Learning
يجمع المحتوى الرسومي والتخطيطي والعملي البارز الذي تم تصميمه به معلومات تكنولوجية وعملية عن 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

سوف تدخل عالم خوارزميات التعلم العميق وتكتسب المعرفة التقنية التي ستسمح لك بالتفوق في مجال العلوم الاجتماعية"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.

سوف تتعمق في بنية الشبكات العصبية وأنواعها المختلفة لحل المشاكل اليومية من خلال Deep Learning"

منهج دراسي كامل يتضمن كل المعرفة التي تحتاجها لاتخاذ خطوة نحو أعلى مستويات الجودة في الرؤية الاصطناعية"

ستقوم شهادة الخبرة الجامعية بتحويل الخريجين إلى مراجع حقيقية في Deep Learning. في نهاية الرحلة الأكاديمية، سيكونون قد حصلوا على معرفة قوية بالموضوع واكتسبوا مهارات جديدة من شأنها تحسين فرصهم للتقدم في صناعة التكنولوجيا بشكل كبير. يضاف إلى ذلك أنهم سيكونون على استعداد تام للتغلب بنجاح على أي عقبات قد تنشأ أثناء أداء أنشطتهم. حتى الخبراء سيكونون قادرين على تطوير مشاريع مرتبطة بالذكاء الاصطناعي لتقديم حلول مبتكرة ومبتكرة للغاية للشركات المرموقة في بيئتهم.

احصل على المفاتيح لتحسين معلمات Backward Pass بفضل شهادة الخبرة الجامعية هذه"

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

الوحدة 1. الأسس الرياضية ل Deep Learning

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
فهم كيف يمكن استخدام autoencoders لتشفير البيانات بكفاءة

الوحدة 2. مبادئ Deep Learning

تحليل كيفية عمل الانحدار الخطي وكيف يمكن تطبيقه على نماذج الشبكات العصبية
الأساس المنطقي لتحسين المعلمات الفائقة لتحسين أداء نماذج الشبكة العصبية
تحديد كيفية تقييم أداء نماذج الشبكات العصبية باستخدام مجموعة التدريب ومجموعة الاختبار

الوحدة 3. الشبكات العصبية أساس التعلم العميق (Deep Learning)

تحليل بنية الشبكات العصبية ومبادئ عملها
تحديد كيفية تطبيق الشبكات العصبية على مجموعة متنوعة من المشاكل
تحديد كيفية تحسين أداء نماذج التعلم العميق من خلال ضبط المعلمات الفائقة

التعلم السياقي والواقعي الذي سيغمرك في واقع مهنة مليئة بالتحديات"