طوِّر مهاراتك في إعداد المقاييس أو وظيفة الخسارة، وذلك بفضل أفضل جامعة على الإنترنت في العالم وفقًا لمجلة Forbes، وذلك بفضل ”TECH“

مع ازدياد شيوع التعلُّم العميق وسهولة الوصول إليه، أصبحت الشبكات العصبية أداة قوية لحل مشاكل التعلُّم الآلي المعقدة. تتمثل إحدى المزايا العديدة لهذا النظام في قدرته على التعلم والتحسين مع البيانات. 

صممت TECH محاضرة جامعية في الشبكات العصبية في التعلم العميق بهدف تزويد الطلاب بالمهارات والكفاءات اللازمة ليتمكنوا من القيام بعملهم كمتخصصين بأعلى كفاءة وجودة ممكنة. بالتالي، سيتم خلال هذا البرنامج تناول جوانب مثل اختيار المُحسِّن أو تدريب النموذج أو معدل التعلم  Learning Rate أو تعديل الوزن. 

كل هذا، من خلال وضع مريح 100% عبر الإنترنت يسمح للطالب بتنظيم جداوله الزمنية ودراساته، والجمع بينها وبين أعماله واهتماماته اليومية الأخرى. بالإضافة إلى ذلك، يحتوي المؤهل العلمى على المواد النظرية والعملية الأكثر اكتمالا في السوق، مما يسهل عملية دراسة الطالب ويسمح له بتحقيق أهدافه بسرعة وكفاءة.

كن خبيراً في التعلُّم العميق في 6 أسابيع فقط وبحرية تامة في التنظيم“

تحتوي المحاضرة الجامعية في الشبكات العصبية في التعلم العميق (Deep Learning) على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصه هي:

تطوير حالات عملية مقدمة من خبراء الشبكات العصبية في Deep Learning 
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات الرياضية والعملية حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية 
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم 
تركيزه الخاص على المنهجيات المبتكرة  
دروس نظرية، أسئلة للخبير، منتديات نقاش حول مواضيع مثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردي
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

عزز ملفك المهني في واحد من أكثر المجالات الواعدة في مجال الحوسبة وذلك بفضل جامعة TECH والمواد الأكثر ابتكارًا»

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.

يمكنك الوصول إلى جميع المحتويات على ”أنواع التعلُّم العميق“ من جهازك اللوحي أو الهاتف المحمول أو الكمبيوتر"

تعمّق في التدريب على الاتصال بالطبقات والشبكات من راحة منزلك في أي وقت من اليوم"

تتم تصميم هيكل هذا المنهج وجميع الموارد التعليمية لهذا المنهج من قبل محترفين مشهورين يشكلون فريق خبراء TECH في مجال التعلم العميق. لقد استخدم هؤلاء المتخصصون خبرتهم الواسعة ومعرفتهم الأكثر تقدمًا لإنشاء محتوى عملي ومحدث بالكامل. كل ذلك يعتمد أيضا على المنهجية التربوية الأكثر كفاءة، وهي منهجيةإعادة التعلم (المعروفة بـ Relearning)من TECH.

يمكن الاطلاع على النظرة العامة الأكثر شمولاً وحداثة للتدريب الشبكي في المنهج الدراسي هذا“

الوحدة 1. الشبكات العصبية وأساس التعلم العميق Deep Learning

1.1. التعلم العميق 

1.1.1. أنواع التعلم العميق 
1.1.2. تطبيقات التعلم العميق 
1.1.3. مزايا وعيوب التعلم العميق 

1.2. المعاملات 

1.2.1. مجموع 
1.2.2. المنتج 
1.2.3. نقل 

1.3. الطبقات 

1.3.1. طبقة المدخلات 
1.3.2. طبقة مخيفة 
1.3.3. طبقة الإخراج 

1.4. اتحاد الطبقات والعمليات 

1.4.1. التصميم البناء 
1.4.2. الاتصال بين الطبقات 
1.4.3. الانتشار إلى الأمام 

1.5. بناء أول شبكة عصبية 

1.5.1. تصميم الشبكة 
1.5.2. تحديد الأوزان 
1.5.3. التدريب الشبكي 

1.6. مدرب ومحسن 

1.6.1. اختيار المحسّن 
1.6.2. إنشاء وظيفة الخسارة 
1.6.3. وضع مقياس 

1.7. تطبيق مبادئ الشبكات العصبية 

1.7.1. وظائف التنشيط 
1.7.2. الانتشار إلى الوراء 
1.7.3. تعديل البارامتر 

1.8. من الخلايا البيولوجية إلى الخلايا العصبية الاصطناعية 

1.8.1. عمل الخلايا العصبية البيولوجية 
1.8.2. نقل المعرفة إلى الخلايا العصبية الاصطناعية 
1.8.3. بناء علاقات بين الاثنين 

1.9. تنفيذ برنامج MLP (Perceptron متعدد الطبقات) مع Keras 

1.9.1. تعريف هيكل الشبكة 
1.9.2. تجميع النماذج 
1.9.3. التدريب النموذجي 

1.10. بارامترات Fine tuning للشبكات العصبية

1.10.1. اختيار وظيفة التنشيط 
1.10.2. تحديد Learning rate 
1.10.3. تعديل الأوزان  

180 ساعة تفصلك عن أن تصبح خبيراً في الشبكات العصبية"