هل تريد أن تصبح من نخبة المهندسين؟ سينقلك هذا البرنامج إلى المستوى التالي ويمنحك المهارات التي تحتاجها لتحقيق أهدافك وغاياتك“

تُستخدم برامج الترميز التلقائي على نطاق واسع لتقليل الأبعاد في تطبيقات مختلفة، مثل التعرف على الكلام، وتحديد أنماط التخطيط الكهربائي للدماغ، وتصنيف الصور الطبية. كما تم استخدامها أيضًا في تطبيقات الكشف عن الحالات الشاذة في مجموعة متنوعة من المجالات، بما في ذلك الصيانة التنبؤية والأمن السيبراني والكشف عن الاحتيال. من هذا المنطلق، يمكن أن يؤدي استخدام نماذج الانتشار إلى تحسين أداء نماذج التعلّم العميق Deep Learning من خلال تمكين نشر المعلومات في جميع أنحاء الشبكة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام شبكات GANs لتحسين جودة الصورة من خلال توليد صور أكثر واقعية وتفصيلاً من التقنيات التقليدية.

في هذا السياق، تستجيب المحاضرة الجامعية فى المشفرات التلقائية (Autoencoders) والشبكات التوليدية التنافسية (GANs) ونماذج الانتشار في التعلم العميق (Deep Learning) للحاجة إلى تدريب المتخصصين على إنشاء مقترحات متقدمة في هذه المجالات. بالتالي، يتعمق البرنامج في بنية الشبكة العصبية ودالة الخسارة وأساليب التحسين، بالإضافة إلى التقنيات المتخصصة مثل توليد الصور وتقليل الأبعاد ومحاكاة العمليات العشوائية. بالإضافة إلى ذلك، فهي تتكيف مع احتياجات الطلاب، وتوفر مرونة في التنسيق 100% عبر الإنترنت، مما يسمح لهم بالتعلم بالسرعة والجدول الزمني الخاص بهم.

بالمثل، تستخدم المحاضرة الجامعية فى المشفرات التلقائية (Autoencoders) والشبكات التوليدية التنافسية (GANs) ونماذج الانتشار في التعلم العميق (Deep Learning) منهجية إعادة التعلم التي تسهل تطبيق المفاهيم النظرية على حالات حقيقية في الصناعة، وبالتالي تطوير مهارات أكثر صلابة لعالم العمل. وبالتالي، فهو خيار ممتاز للمهندسين الذين يرغبون في التخصص في خوارزميات الشبكات العصبية لمعالجة الإشارات والصور والتسلسل الزمني ومواكبة أساليبها واستخداماتها.

سوف تتعلم بعمق التقنيات الأكثر ابتكارًا في تقليل الأبعاد وتوليد التمثيلات المدمجة“ 

تحتوي المحاضرة الجامعية في المشفرات التلقائية (Autoencoders) والشبكات التوليدية التنافسية (GANs) ونماذج الانتشار في التعلم العميق (Deep Learning) على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصه هي:

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في Deep Learning
يوفر المحتوى البياني والتخطيطي والعملي البارز للكتاب معلومات دقيقة وعملية عن تلك التخصصات الضرورية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزه الخاص على المنهجيات المبتكرة
دروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

من إزالة التشويش للتشفير التلقائي إلى بناء شبكات الخصومة التوليدية، ستكتسب مهارات متقدمة وتؤهل نفسك لمواجهة التحديات الأكثر تعقيدًا في هذا المجال“

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين يجلبون إلى 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 المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار السنة الدراسىة. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.

لن تتعلم التقنيات الأكثر ابتكاراً فحسب، بل ستتعلم أيضاً تطبيق هذه المعرفة في مواقف الحياة الواقعية من خلال المشاريع العملية مع هذا المؤهل القيّم"

من خلال منهجية مبتكرة وعملية، ستكتسب المهارات الأكثر تقدمًا في تمثيل البيانات وتوليد المحتوى وإلغاء تشويش التشفير التلقائي"

خلال هذه الدرجة، سوف تتعمق في أحدث الموضوعات في مجال التعلم العميق Deep Learning، وتتعلم تقنيات مبتكرة في تمثيل البيانات، وتقليل الأبعاد، وتوليد تمثيلات مضغوطة. بالإضافة إلى ذلك، سوف تستكشف تشغيل المشفرات التلقائية المتغيرة، والتعلم العميق غير الخاضع للإشراف، وتطبيق هذه التقنيات على توليد الصور ونمذجة توزيعات البيانات. من خلال هذه الخطة، ستكون مستعدًا لأن تصبح محترفًا من المستوى الأول في المشفرات التلقائية (Autoencoders) والشبكات التوليدية التنافسية (GANs) ونماذج الانتشار في التعلم العميق (Deep Learning)   وتطبيق هذه المعرفة في مواقف حقيقية. 

سوف تكون قادراً على أن تصبح محترفاً رفيع المستوى وتفتح لك أبواب فرص عمل فريدة من نوعها في هذا القطاع“ 

الوحدة 1 أجهزة التشفير التلقائي و GANs ونماذج الانتشار

1.1 كفاءة تمثيل البيانات

1.1.1 الحد من الأبعاد
2.1.1 التعلم العميق
3.1.1 التمثيلات المدمجة

2.1 تحقيق تحليل المكونات الرئيسية باستخدام مشفر أوتوماتيكي خطي غير كامل

1.2.1 عملية التدريب
2.2.1 تنفيذ Python
3.2.1 استخدام بيانات الاختبار

3.1 مشفّرات أوتوماتيكية مكدسة

1.3.1 الشبكات العصبية العميقة
2.3.1 بناء هياكل الترميز
3.3.1 استخدام التسوية

4.1 أجهزة الترميز التلقائي التلافيفية

1.4.1 تصميم النماذج التلافيفية
2.4.1 تدريب نماذج التلافيف
3.4.1 تقييم النتائج

5.1 إزالة الضوضاء من المشفرات التلقائية

1.5.1 تطبيق المرشح
2.5.1 تصميم نماذج الترميز
3.5.1 استخدام تقنيات التسوية

6.1 مشفّرات أوتوماتيكية مشتتة

1.6.1 زيادة كفاءة الترميز
2.6.1 التقليل إلى أدنى حد من عدد البارامترات
3.6.1 استخدام تقنيات التسوية

7.1 مشفرات متباينة تلقائية

1.7.1 استخدام التحسين المتغير
2.7.1 التعلم العميق غير الخاضع للإشراف
3.7.1 التمثيلات الكامنة العميقة

8.1 جيل من صور MNIST

1.8.1 التعرف على الأنماط
2.8.1 توليد الصورة
3.8.1 تدريب الشبكات العصبونية العميقة

9.1 شبكات الخصومة المولدة ونماذج النشر

1.9.1 توليد المحتوى من الصور
2.9.1 نمذجة توزيع البيانات
3.9.1 استخدام الشبكات المتواجهة

10.1 تنفيذ النماذج. التطبيق العملي

1.10.1 تنفيذ النماذج
2.10.1 استخدام البيانات الحقيقية
3.10.1 تقييم النتائج

يمنحك هذا البرنامج الفرصة لدراسة أحدث مناهج التعلم العميق في الأوساط الأكاديمية اليوم“