طوِّر مهاراتك واكتسب كفاءات جديدة في شروط التيسير وتحولات الصورة، وذلك بفضل أفضل جامعة عبر الإنترنت في العالم وفقاً لمجلة Forbes، وذلك بفضل TECH"

قد تكون عملية تدريب الشبكات العصبية العميقة مكلفة من حيث الوقت والموارد الحاسوبية. مع ذلك، فهي أداة قوية لحل مشاكل التعلم الآلي المعقدة وقد أثبتت فعاليتها في مجالات مثل التعرف على الصور وتوليد النصوص.

لهذا السبب، صممت TECH محاضرة جامعية في التدريب على الشبكات العصبية العميقة في التعلم العميق بهدف تزويد الطلاب بالمهارات والكفاءات اللازمة ليتمكنوا من القيام بعملهم كخبراء بأعلى كفاءة وجودة ممكنة. بالتالي، سيتم خلال هذا البرنامج تناول جوانب مثل تنظيم الانتروبيا القصوى أو التعلّم العميق أو الإرشادات العملية.

كل هذا، من خلال وضع مريح 100% عبر الإنترنت يسمح للطالب بتنظيم جداوله الزمنية ودراساته يناسبه على أفضل، 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 الشبكات العصبية العميقة في 6 أسابيع فقط وبحرية تامة في التنظيم“  

تحتوي المحاضرة الجامعية في تدريب الشبكات العصبية العميقة فى Deep Learning على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصه هي:

تطوير حالات عملية مقدمة من خبراء التدريب على الشبكات العصبونية العميقة 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 وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية 
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت 

عزز ملفك المهني في أحد أكثر المجالات الواعدة في مجال الحوسبة، وذلك بفضل TECH والمواد الأكثر اكتمالا في السوق"

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.

تعمّق في استخراج الميزات ومقاييس التقييم، وأنت مرتاح في منزلك، في أي وقت من اليوم.تعمّق في مراحل أكثر على خصائص البيانات وأنت مرتاح في منزلك في أي وقت من اليوم"

يمكنك الوصول إلى جميع محتويات التدريب على نقل التعلم من جهازك اللوحي أو الهاتف المحمول أو الكمبيوتر"

تتم تصميم هيكل هذا المنهج وجميع الموارد التعليمية لهذا المنهج من قبل محترفين مشهورين يشكلون فريق خبراء TECH في مجال التعلم العميق. هؤلاء المتخصصون استفادوا من خبرتهم ومعرفتهم الحديثة لإنشاء محتويات عملية ومبتكرة تماماً. كل ذلك يعتمد أيضا على المنهجية التربوية الأكثر كفاءة، وهي منهجية إعادة التعلم Relearning من جامعة TECH.

حقق إمكاناتك الكاملة في مجال علوم الحاسوب بفضل المواد التعليمية والعملية الأكثر شمولاً في السوق الأكاديمية“ 

الوحدة 1 تدريب الشبكات العصبية العميقة

1.1 مشاكل التدرج

1.1.1 تقنيات التحسين الأمثل للتدرج
2.1.1 التدرجات العشوائية
3.1.1 تقنيات استهلال الأوزان

2.1 إعادة استخدام الطبقات المشكّلة مسبقاً

1.2.1 التدريب على نقل التعلم
2.2.1 استخراج المميزات
3.2.1 التعلم العميق

3.1 المحسنات

1.3.1 محسنات الانحدار العشوائي
2.3.1 محسنات Adam و RMSprop
3.3.1 المحسنات في الوقت الحالي

4.1 برمجة معدل التعلم

1.4.1 التحكم في معدل التعلم الآلي
2.4.1 دورات التعلم
3.4.1 تخفيف الشروط

5.1 الإفراط في التكيف

1.5.1 التحقق المتبادل
2.5.1 تسوية الأوضاع
3.5.1 مقاييس التقييم

6.1 مبادئ توجيهية عملية

1.6.1 تصميم النموذج
2.6.1 اختيار المقاييس وبارامترات التقييم
3.6.1 اختبارات الفرضية

7.1 Transfer learning

1.7.1 التدريب على نقل التعلم
2.7.1 استخراج المميزات
3.7.1 التعلم العميق

8.1 Data Augmentation

1.8.1 تحولات الصورة
2.8.1 توليد البيانات الاصطناعية
3.8.1 تحويل النص

9.1 التطبيق العملي Transfer Learning

1.9.1 التدريب على نقل التعلم
2.9.1 استخراج المميزات
3.9.1 التعلم العميق

10.1 تسوية الأوضاع

1.10.1 L1 و L2
2.10.1 وضع القواعد بالقصور الحراري العظمي
3.10.1 Dropout

بفضل منهجية التدريس الأكثر كفاءة، ستتمكن من اكتساب معرفة جديدة بطريقة دقيقة وفي 180 ساعة فقط“