سيكون لديك تحت تصرفك حرم جامعي افتراضي متاح على مدار 24 ساعة في اليوم، دون الحاجة إلى التكيف مع الجداول الزمنية المحددة مسبقاً أو الجداول الزمنية المفروضة التي لا تناسبك“ 

تُعد الشبكات العصبية في التعلم العميق أداة أساسية لمعالجة البيانات وحل المشاكل المعقدة في مجال الهندسة. إن قدرتها على التعلم والتكيف مع المواقف المختلفة تجعلها مثالية لمهام مثل التعرف على الأنماط وتصنيف البيانات واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي. بالإضافة إلى ذلك، أدى استخدامها في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغات الطبيعية إلى تطورات مهمة في التكنولوجيا، مثل التعرف على الوجه والترجمة الآلية. 

في مواجهة هذا الواقع، تأتي هذه الشهادة الأكاديمية من TECH استجابةً للطلب المتزايد على المهنيين المؤهلين تأهيلاً عالياً في هذا المجال. صُمم هذا البرنامج خصيصاً لتوفير تدريب قوي على استخدام الشبكات العصبية في التعلم العميق، مع التركيز على تطبيقها العملي في مجالات الهندسة المختلفة. سيحظى الطلاب بفرصة تعلم أحدث الأدوات مثل Tensorflow وKeras، وسيكتسبون المهارات اللازمة لتصميم نماذج الشبكات العصبية وتنفيذها وتحسينها لحل مشاكل العالم الحقيقي. 

لهذا السبب، يعتمد هذا البرنامج الكامل الذي أنشأته TECH على منهجية إعادة التعلم Relearning لتسهيل تعلم الطالب من خلال التكرار التدريجي والطبيعي للمفاهيم الأساسية. بهذه الطريقة، سيكتسب الخريج المهارات اللازمة من خلال تكييف دراسته مع وتيرة حياته. بالإضافة إلى ذلك، سيتيح الشكل المتاح عبر الإنترنت للمحترفين الوصول إلى المحتوى النظري والعملي في أي مكان وفي أي وقت، دون الحاجة إلى السفر أو الالتزام بجدول زمني محدد مسبقًا. بالإضافة إلى ذلك، سيتمكن من الوصول إلى المحتويات النظرية والعملية في أي وقت ومكان، طالما كان لديك جهاز متصل بالإنترنت. 

يسعى برنامج TECH إلى إبراز مسيرتك المهنية دون إهمال المجالات الأخرى من حياتك، ولهذا السبب يقدم لك تدريسًا مرنًا يمكن تكييفه مع احتياجاتك“   

تحتوي المحاضرة الجامعية في الشبكات العصبية في التعلم العميق (Deep Learning) على البرنامج 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 

ستتمكن من تنزيل كل المحتوى على أي جهاز إلكتروني من الحرم الجامعي الافتراضي والرجوع إليه متى احتجت إليه، حتى بدون اتصال بالإنترنت"

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.     

ستحصل على تعلم شامل بأحدث منهجية مطبقة في التعليم الأكاديمي، وهي إعادة التعلم من TECH"

 عزز مسيرتك المهنية بشهادة جامعية ستغمرك في نقل المعرفة إلى الخلايا العصبية الاصطناعية"

تم تصميم المنهج الدراسي الحالي مع الأخذ في الاعتبار المنهجية التربوية التي تتميز بها TECH والمعروفة باسم إعادة التعلم Relearning. يضمن هذا الأسلوب التعليمي الرائد في استخدامه، أن يتمتع الممارس بتجربة أكاديمية أكثر طبيعية وفعالية من خلال تكرار أهم المفاهيم في الشبكات العصبية في التعلم العميق طوال البرنامج. لا يؤدي ذلك إلى استيعاب أفضل للمنهج الدراسي فحسب، بل يؤدي أيضًا إلى تقليل عدد الساعات الدراسية المطلوبة لإكمال المحاضرة الجامعية بشكل كبير. 

منهج دراسي يزودك بالمهارات اللازمة لإنشاء دالة قياس أو خسارة في المدرب والمحسن“

الوحدة 1 الشبكات العصبية وأساس التعلم العميق Deep Learning

1.1 التعلم العميق

1.1.1 أنواع التعلم العميق
2.1.1 تطبيقات التعلم العميق
3.1.1 مزايا وعيوب التعلم العميق

2.1 المعاملات

1.2.1 مجموع
2.2.1 المنتج
3.2.1 نقل

3.1 الطبقات

1.3.1 طبقة المدخلات
2.3.1 طبقة مخيفة
3.3.1 طبقة الإخراج

4.1 اتحاد الطبقات والعمليات

1.4.1 التصميم البناء
2.4.1 الاتصال بين الطبقات
3.4.1 الانتشار إلى الأمام

5.1 بناء أول شبكة عصبية

1.5.1 تصميم الشبكة
2.5.1 تحديد الأوزان
3.5.1 التدريب الشبكي

6.1 مدرب ومحسن

1.6.1 اختيار المحسّن
2.6.1 إنشاء وظيفة الخسارة
3.6.1 وضع مقياس

7.1 تطبيق مبادئ الشبكات العصبية

1.7.1 وظائف التنشيط
2.7.1 الانتشار إلى الوراء
3.7.1 تعديل البارامتر

8.1 من الخلايا البيولوجية إلى الخلايا العصبية الاصطناعية

1.8.1 عمل الخلايا العصبية البيولوجية
2.8.1 نقل المعرفة إلى الخلايا العصبية الاصطناعية
3.8.1 بناء علاقات بين الاثنين

9.1 تنفيذ برنامج MLP (الشبكة العصبية متعددة الطبقات) باستخدام Keras

1.9.1 تعريف هيكل الشبكة
2.9.1 تجميع النماذج
3.9.1 التدريب النموذجي

10.1 بارامترات Fine tuning للشبكات العصبية

1.10.1 اختيار وظيفة التنشيط
2.10.1 تحديد Learning rate
3.10.1 تعديل الأوزان

برنامج شامل صممه خبراء لتزويدك بمعرفة متعمقة بشبكات التعلم العميق العصبية“