ستطبق تقنيات التعلم العميق الأكثر ابتكارًا على مشاريعك بفضل درجة الماجستير الخاص 100% عبر الإنترنت" 

أصبح TensorFlow الأداة الأكثر أهمية لتنفيذ وتدريب نماذج التعلم العميق. يستخدم المطورون مجموعة الأدوات والمكتبات الخاصة بهم لتدريب النماذج التي تقوم بمهام الكشف التلقائي عن الكائنات وتصنيفها ومعالجة اللغة الطبيعية. على هذا المنوال، تعد هذه المنصة مفيدة للكشف عن اختلالات في البيانات، وهو أمر ضروري في مجالات مثل الأمن السيبراني والصيانة التنبؤية ومراقبة الجودة. مع ذلك، يمكن أن ينطوي استخدامه على سلسلة من التحديات للمحترفين، ومن بينها اختيار بنية الشبكة العصبية المناسبة. 

نظرًا لهذا الموقف، تنفذ TECH درجة الماجستير الخاص والتي ستوفر للخبراء منهجًا شاملاً ل Deep Learning. سيتعمق المنهج، الذي أعده خبراء في هذا المجال، في الأسس والمبادئ الرياضية للتعلم العميق. سيسمح ذلك للخريجين ببناء شبكات عصبية تهدف إلى معالجة المعلومات التي تتضمن التعرف على الأنماط واتخاذ القرار والتعلم من البيانات. بالمثل، سوف يتعمق المنهج في Reinforcement Learning مع الأخذ في الاعتبار عوامل مثل تحسين المكافآت والبحث عن السياسات. من ناحية أخرى، ستقدم المواد التعليمية تقنيات التحسين المتقدمة وتصور النتائج. 

فيما يتعلق بشكل الشهادة الجامعية، يتم تدريسها من خلال منهجية 100٪ عبر الإنترنت حتى يتمكن الخريجون من إكمال البرنامج بشكل مريح. للوصول إلى المحتوى الأكاديمي، ستحتاج فقط إلى جهاز إلكتروني متصل بالإنترنت، حيث يتم التخطيط للمواعيد وجداول التقييم بشكل فردي. من ناحية أخرى، سيتم دعم المنهج من خلال نظام التدريس المبتكر Relearning، والذي تعتبر TECH رائدة فيه. يتكون نظام التعلم هذا من تكرار الجوانب الرئيسية لضمان إتقان عناصره المختلفة.

ادرس من خلال تنسيقات تدريس الوسائط المتعددة المبتكرة التي من شأنها تحسين عملية تحديث Deep Learning لديك"

يحتوي الماجستير الخاص في التعلم العميق (Deep Learning) على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالًا وتحديثًا في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في Data Engineer وData Scientist
جمع المعلومات التقنية والتطبيقية المتعلقة بالتخصصات الضرورية من أجل الممارسة المهنية، والتي تشكل جزءا من المحتويات الرسومية والتخطيطية والعملية البارزة التي صمم بها
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 تتطلع إلى إثراء تطبيقك العملي باستخدام تقنيات تحسين التدرج الأكثر تقدمًا؟ حقق ذلك مع هذا البرنامج خلال 12 شهرًا فقط"

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في مجال الطاقات المتجددة 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 Backward Pass لحساب تدرجات دالة الخسارة فيما يتعلق بمعلمات الشبكة"

بفضل منهجية Relearning، سيكون لديك الحرية في تخطيط جداول الدراسة والجداول التعليمية"

بفضل هذا الماجستير الخاص، سيقوم الخريجون بتطوير مهاراتهم ومعارفهم في مجال التعلم العميق والذكاء الاصطناعي. بهذه الطريقة، سيقومون بتطبيق تقنيات Deep Learning الأكثر تقدمًا في مشاريعهم لتحسين أداء النماذج في مهام محددة. بالمثل، سيتمكن الخبراء من تطوير أنظمة ذكية يمكنها أداء مهام تلقائيًا مثل التعرف على الأنماط في الصور، أو تحليل المشاعر في النص، أو اكتشاف الاختلالات في البيانات.

شهادة جامعية مصممة بناءً على أحدث الاتجاهات في Deep Learning لضمان التعلم الناجح"

الأهداف المحددة

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 للـ 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

الوحدة 4. تدريب الشبكات العصبية العميقة

مناقشة مشاكل التدرج وكيف يمكن تجنبها
تحديد كيفية إعادة استخدام الطبقات المدربة مسبقًا لتدريب الشبكات العصبية العميقة
تحديد كيفية برمجة معدل التعلم للحصول على أفضل النتائج

الوحدة 5. تخصيص النموذج والتدريب باستخدام TensorFlow

تحديد كيفية استخدام TensorFlow من API لتحديد الوظائف والرسوم البيانية المخصصة
الأساس المنطقي لاستخدام tf.data API لتحميل البيانات ومعالجتها مسبقًا بكفاءة
مناقشة مشروع TensorFlow Datasets وكيف يمكن استخدامه لتسهيل الوصول إلى مجموعات البيانات المعالجة مسبقًا

الوحدة 6. Deep Computer Vision بشبكات عصبية ملتفة

استكشاف وفهم كيفية عمل الطبقات التلافيفية والتجميعية لبنية Visual Cortex
تطوير بنيات CNN مع Keras
استخدام نماذج Keras المدربة مسبقًا لتصنيف الأشياء وتوطينها واكتشافها وتتبعها، بالإضافة إلى التجزئة الدلالية

الوحدة 7. معالجة التسلسلات باستخدام RNN وCNN

تحليل بنية الخلايا العصبية والطبقات المتكررة
فحص خوارزميات التدريب المختلفة لتمرين نماذج RNN
تقييم أداء نماذج RNN باستخدام مقاييس الدقة والحساسية

الوحدة 8. معالجة اللغة الطبيعية NLP مع RNN والانتباه

إنشاء نص باستخدام الشبكات العصبية المتكررة
تدريب شبكة التشفير وفك التشفير لإجراء الترجمة الآلية العصبية
تطوير تطبيق عملي لمعالجة اللغة الطبيعية باستخدام RNN والانتباه

الوحدة 9. أجهزة التشفير التلقائي و GANs ونماذج الانتشار

تنفيذ تقنيات PCA باستخدام جهاز تشفير تلقائي خطي غير مكتمل
استخدام أجهزة التشفير التلقائية التلافيفية والمتغيرة لتحسين نتائج أجهزة التشفير التلقائي
اكتشاف كيف يمكن لـ GANs ونماذج الانتشار إنشاء صور جديدة وواقعية

الوحدة 10. Reinforcement Learning

استخدام التدرجات لتحسين سياسة الوكيل
تقييم استخدام الشبكات العصبية لتحسين دقة الوكيل في اتخاذ القرارات
تنفيذ خوارزميات تعزيز مختلفة لتحسين أداء الوكيل

تجربة تدريبية أساسية وفريدة وحاسمة من شأنها أن تدفع تطورك المهني"