أتقن عن طريق هذه الدرجة تفسير نتائج تحليل السلاسل الزمنية التي تسمح بتحسين تحليل المكونات والعلاقات“ 

لقد أصبحت متواليات المعالجة في التعلّم العميق مهمة جداً في حل المشاكل المعقدة، خاصةً في معالجة اللغة الطبيعية وفهم الأنماط في البيانات الزمنية. بالتالي، أدت الأهمية المتزايدة لمعالجة تدفق البيانات إلى زيادة الطلب على المتخصصين المدربين تدريباً عالياً في هذا المجال. 

لذلك، توفر دورة محاضرة جامعية فى تسلسلات المعالجة في التعلم العميق (Deep Learning) من TECH فرصة لاكتساب مهارات مطلوبة للغاية والمساهمة في حل المشاكل المعقدة في مجموعة متنوعة من المجالات. بهذه الطريقة، تم تصميمه لتلبية الاحتياجات الحالية للسوق وتزويد الطلاب بتعليم متعدد التخصصات في معالجة تسلسل البيانات من خلال استخدام تقنيات التعلم العميق Deep Learning. بالتالي سيتعلم الطلاب كيفية تطبيق تقنيات متقدمة، مثل الشبكات العصبية المتكررة والتلافيفية، لمعالجة المشاكل العملية. 

تستخدم TECH منهجية إعادة التعلمRelearning الفعالة في جميع مؤهلاتها الأكاديمية، والتي تعتمد على التكرار التدريجي والطبيعي للمفاهيم الأساسية بحيث يدمجها الخريج بشكل فعال. بهذه الطريقة، يكتسب الطلاب المهارات اللازمة من خلال تعديل وتيرة دراستهم بما يتناسب مع حياتهم الشخصية. علاوةً على ذلك، تضمن المحتويات الحديثة والعملية للبرنامج، جنبًا إلى جنب مع هذه المنهجية، تجربة تعليمية كاملة ودقيقة في معالجة تسلسل البيانات. 

بالإضافة إلى ذلك، يتوفر البرنامج بصيغة 100% عبر الإنترنت، مما يسمح للطلاب بتعديل وتيرة دراستهم وفقًا لاحتياجاتهم والوصول إلى المحتوى النظري والعملي في أي وقت ومن أي مكان. بهذه الطريقة، سيتمكنون من الوصول إلى الموارد النظرية والعملية من أي مكان وفي أي وقت، طالما كان لديهم جهاز متصل بالإنترنت. لجميع الأسباب المذكورة أعلاه، فهو برنامج يضمن تجربة تعليمية مرنة تتكيف مع الاحتياجات الفردية لكل طالب. 

ستتيح لك هذه المحاضرة الجامعية التعرف على النماذج الإحصائية للتنبؤ، بالإضافة إلى مقاييس التقييم“

تحتوي المحاضرة الجامعية في تسلسلات المعالجة 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 

بسوف تتعلم من خلال منهجية 100% على الإنترنت تتيح لك الدراسة عبر الإنترنت دون الحاجة إلى السفر إلى مركز أكاديمي“

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.

اجمع بين هذا التعلُّم الممتاز وعملك المهني والشخصي بفضل التسهيلات التعليمية التي توفرها TECH"

ستتعلم خلال هذا البرنامج الأكاديمي المزيد عن التعامل مع التسلسلات الطويلة وستتمكن من إجراء تحليل عنقودي cluster"

تولى فريق من الخبراء في الهندسة، وخاصةً في مجال التعلم العميق Deep Learning، مسؤولية تصميم منهج هذا البرنامج. نتيجة لذلك، أنشأت TECH برنامجًا صارمًا ومكثفًا يغطي جميع المعلومات اللازمة لإتقان هذا التخصص في 6 أسابيع فقط من التدريب. بالإضافة إلى المنهج الدراسي الكامل، تم تضمين ساعات من المواد الإضافية حتى يتمكن الخريجون من العمل بطريقة مخصصة وفقًا لاحتياجاتهم ومتطلباتهم. كل هذا مُقدَّم في شكل 100% عبر الإنترنت ومريح ومرن ومتوافق مع أي جهاز متصل بالإنترنت.

طوّر مهاراتك في مجال التعلّم العميق من خلال المنهج الأكثر شمولاً في السوق وحقق الإنجاز المهني الذي كنت تتوق إليه“

الوحدة 1. معالجة التسلسلات باستخدام RNN (الشبكات العصبية المتكررة) وCNN (الشبكات العصبية التلافيفية)

1.1. الخلايا العصبية والطبقات المتكررة

1.1.1. أنواع الخلايا العصبية المتكررة 
1.1.2. بنية الطبقة المتكررة 
1.1.3. تطبيقات الطبقات المتكررة 

1.2. تدريب الشبكات العصبية المتكررة 

1.2.1. Backpropagation عبر الزمن (BPTT) 
1.2.2. التدرج التنازلي التصادفي 
1.2.3. التنظيم في تدريب RNN 

1.3. تقييم نماذج RNN 

1.3.1. مقاييس التقييم 
1.3.2. التحقق المتبادل 
1.3.3. ضبط المعلمات الفائقة 

1.4. RNN المدربة مسبقًا 

1.4.1. الشبكات المدربة مسبقا 
1.4.2. نقل التعلم 
1.4.3. ضبط دقيق 

1.5. التنبؤ بسلسلة زمنية 

1.5.1. النماذج الإحصائية للتنبؤات 
1.5.2. نماذج السلاسل الزمنية 
1.5.3. النماذج المبنية على الشبكات العصبية 

1.6. تفسير نتائج تحليل السلاسل الزمنية 

1.6.1. تحليل المكونات الرئيسية 
1.6.2. التحليل العنقودي 
1.6.3. تحليل الارتباط 

1.7. التعامل مع تسلسلات طويلة 

1.7.1. Long Short-Term Memory (LSTM) 
1.7.2. Gated Recurrent Units (GRU) 
1.7.3. التلافيفية 1D 

1.8. التعلم بالتسلسل الجزئي 

1.8.1. أساليب التعلم العميق 
1.8.2. النماذج التوليدية 
1.8.3. التعليم المعزز 

1.9. التطبيق العملي لـ RNN وCNN 

1.9.1. معالجة اللغة الطبيعية 
1.9.2. التعرف على الأنماط 
1.9.3. الرؤية الحاسوبية 

1.10. الاختلافات في النتائج الكلاسيكية 

1.10.1. الطرق الكلاسيكية مقابل RNN 
1.10.2. الطرق الكلاسيكية مقابل CNN 
1.10.3. الفرق في وقت التدريب 
1.10.3. منصة AI: Chat Bot

محاضرة جامعية مصممة من قِبل محترفين لتزويدك بمعرفة متعمقة بتسلسلات معالجة التعلم العميق“