تخصص في التطبيقات المختلفة للتعلم العميق حتى تتمكن من المساهمة في التحول التكنولوجي للمجتمع“ 

مكّن التعلّم العميق Deep Learning من النهوض بمجالات مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغات الطبيعية والروبوتات. في الوقت الحاضر، يزداد الطلب على تطبيق هذه التقنيات في قطاعات مختلفة مثل الطب والهندسة والتسويق والأمن وغيرها. على سبيل المثال، في الطب، أثبت التعلم العميق Deep Learning فائدته الكبيرة في الكشف المبكر عن الأمراض من خلال تحليل الصور الطبية. في التسويق، يمكن استخدامه في التسويق لوضع تنبؤات دقيقة لسلوك المستهلكين وتخصيص العروض. 

هذه مجرد أمثلة قليلة توضح أهمية التخصص في هذا المجال. بالتالي، تم تصميم شهادة الخبرة الجامعية في تطبيقات التعلم العميق، وهو برنامج يهدف إلى إعداد متخصصين قادرين على استخدام هذه التقنيات في سياقات مختلفة. تتكون الشهادة من وحدات دراسية تتناول تطبيقات التعلم العميق الأكثر شيوعًا، وسيتم تحديث الملتحقين بها حول تصميم وتدريب الشبكات العصبية المتكررة والترميز التلقائي وشبكات GAN ونماذج الانتشار، من بين نقاط رئيسية أخرى. 

بالإضافة إلى ذلك، تستخدم الشهادة منهجية إعادة التعلم Relearning التربوية لاستيعاب المفاهيم بسرعة أكبر. كما تتيح المرونة في تنظيم الموارد الأكاديمية للطلاب تكييف وقت دراستهم مع احتياجاتهم الشخصية والمهنية. ودائماً عبر الإنترنت بالكامل.

ستعمل على تطوير مهارات مطلوبة بشدة للتفوق في قطاع يتزايد الطلب عليه عالميًا مثل قطاع التعلم العميق“   

تحتوي شهادة الخبرة الجامعية في تطبيقات التعلم العميق (Deep Learning) على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة في السوق. أبرز خصائصه هي:  

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في تطبيقات التعلم العميق Deep Learning 
يجمع المحتوى الرسومي والتخطيطي والعملي البارز الذي تم تصميمه به معلومات تكنولوجية وعملية عن 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 

اكتسب ميزة تنافسية في سوق العمل من خلال توليد نص من خلال الشبكات العصبية المتكررة“   

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.

قيم بطريقة خبيرة استخدام الشبكات العصبية لتحسين دقة الوكيل في اتخاذ القرارات"

قم بتنفيذ خوارزميات التعزيز المتقدمة لتحسين أداء الوكيل مع شهادة الخبرة الجامعية هذه"

يغطي برنامج شهادة الخبرة الجامعية في تطبيقات التعلم العميق (Deep Learning طيفاً أكاديمياً واسعاً، بدءاً من معالجة اللغات الطبيعية إلى تسلسلات المعالجة باستخدام شبكة RNN وCNN. في الواقع، تم تصميم المنهج الدراسي بطريقة شاملة ومفصلة، وهو مدعوم بعدد من الموارد التعليمية المبتكرة المتاحة للطلاب على الحرم الجامعي الافتراضي للدرجة العلمية. بعضها عبارة عن مقاطع فيديو مفصلة أو دراسات حالة أو مخططات تفاعلية. 

منهج يقدم لمحة شاملة عن الشبكات العصبية المتكررة“  

الوحدة 1 تسلسلات المعالجة باستخدام الشبكات العصبية المتكررة والشبكات العصبية التلافيفية

1.1 الخلايا العصبية والطبقات المتكررة 

1.1.1 أنواع الخلايا العصبية المتكررة 
2.1.1 بنية الطبقة المتكررة 
3.1.1 تطبيقات الطبقات المتكررة 

2.1 تدريب الشبكات العصبية المتكررة 

1.2.1 Backpropagation عبر الزمن (BPTT) 
2.2.1 التدرج التنازلي التصادفي 
3.2.1 التنظيم في تدريب RNN 

3.1 تقييم نماذج RNN 

1.3.1 مقاييس التقييم 
2.3.1 التحقق المتبادل 
3.3.1 ضبط المعلمات الفائقة 

4.1 RNN المدربة مسبقًا 

1.4.1 الشبكات المدربة مسبقا 
2.4.1 نقل التعلم 
3.4.1 ضبط دقيق 

5.1 التنبؤ بسلسلة زمنية 

1.5.1 النماذج الإحصائية للتنبؤات 
2.5.1 نماذج السلاسل الزمنية 
3.5.1 النماذج المبنية على الشبكات العصبية 

6.1 تفسير نتائج تحليل السلاسل الزمنية 

1.6.1 تحليل المكونات الرئيسية 
2.6.1 التحليل العنقودي 
3.6.1 تحليل الارتباط 

7.1 التعامل مع تسلسلات طويلة 

1.7.1 Long Short-Term Memory (LSTM) 
2.7.1 Gated Recurrent Units (GRU) 
3.7.1 التلافيفية 1D 

8.1 التعلم بالتسلسل الجزئي 

1.8.1 أساليب التعلم العميق 
2.8.1 النماذج التوليدية 
3.8.1 التعليم المعزز 

9.1 التطبيق العملي لـ RNN وCNN 

1.9.1 معالجة اللغة الطبيعية 
2.9.1 التعرف على الأنماط 
3.9.1 الرؤية الحاسوبية 

10.1 الاختلافات في النتائج الكلاسيكية 

1.10.1 الطرق الكلاسيكية مقابل RNN 
2.10.1 الطرق الكلاسيكية مقابل CNN 
3.10.1 الفرق في وقت التدريب

الوحدة 2. معالجة اللغة الطبيعية مع الشبكات العصبية التكرارية

1.2 توليد النص باستخدام الشبكات العصبية التكرارية 

1.1.2 تدريب RNN لتوليد النص 
2.1.2 توليد اللغة الطبيعية مع RNN 
3.1.2 تطبيقات توليد النصوص باستخدام RNN 

2.2. إنشاء مجموعة بيانات التدريب 

1.2.2 إعداد البيانات للتدريب RNN 
2.2.2 تخزين مجموعة بيانات التدريب 
3.2.2 تنظيف البيانات وتحويلها 

3.2. تحليل المشاعر 

1.3.2 تصنيف المراجعات مع RNN 
2.3.2 الكشف عن المواضيع الواردة في التعليقات 
3.3.2 تحليل المشاعر مع خوارزميات التعلم العميق 

4.2. شبكة فك تشفير للترجمة الآلية العصبية 

1.4.2 تدريب شبكة RNN على الترجمة الآلية 
2.4.2 استخدام شبكة فك تشفير للترجمة الآلية 
3.4.2 تحسين دقة الترجمة الآلية باستخدام RNN 

5.2. آليات الرعاية 

1.5.2 تطبيق آليات الرعاية في RNN 
2.5.2 استخدام آليات الرعاية لتحسين دقة النماذج 
3.5.2 مزايا آليات الانتباه في الشبكات العصبية 

6.2. نماذج Transformers 

1.6.2 استخدام نماذج المحولات Transformers لمعالجة اللغة الطبيعية 
2.6.2 تطبيق نماذج المحولات Transformers للرؤية 
3.6.2 مزايا نماذج المحولات Transformers 

7.2. محولات للرؤية Transformers 

1.7.2 استخدام نماذج المحولات Transformers للرؤية 
2.7.2 المعالجة التمهيدية لبيانات الصورة 
3.7.2 تدريب نموذج المحولات Transformerعلى الرؤية 

8.2. مكتبة Transformers Hugging Face E 

1.8.2 استخدام مكتبة محولات Transformers Hugging Face 
2.8.2 تطبيق مكتبة محولات Transformers Hugging Face 
3.8.2 مزايا مكتبة محولات Transformers Hugging Face 

9.2. مكتبات أخرى من Transformers. مقارنة 

1.9.2 مقارنة بين مكتبات المحولات المختلفة Transformers 
2.9.2 استخدام مكتبات المحولات الأخرى Transformers 
3.9.2 مزايا مكتبات المحولات الأخرى Transformers 

10.2. تطوير تطبيق NLP مع RNN والرعاية. التطبيق العملي 

1.10.2 تطوير تطبيق معالجة اللغة الطبيعية مع RNN والرعاية 
2.10.2 استخدام RNN وآليات الانتباه ونماذج المحولات Transformers في التطبيق 
3.10.2 تقييم التنفيذ العملي 

الوحدة 3. أجهزة التشفير التلقائي و GANs ونماذج الانتشار 

1.3. كفاءة تمثيل البيانات 

1.1.3 الحد من الأبعاد 
2.1.3 التعلم العميق 
3.1.3 التمثيلات المدمجة 

2.3. تحقيق PCA باستخدام مشفر أوتوماتيكي خطي غير كامل 

1.2.3 عملية التدريب 
2.2.3 تنفيذ Python 
3.2.3 استخدام بيانات الاختبار 

3.3. مشفّرات أوتوماتيكية مكدسة 

1.3.3 الشبكات العصبية العميقة 
2.3.3 بناء هياكل الترميز 
3.3.3 استخدام التسوية 

4.3. أجهزة الترميز التلقائي التلافيفية 

1.4.3 تصميم النماذج التلافيفية 
2.4.3 تدريب نماذج التلافيف 
3.4.3 تقييم النتائج 

5.3. إزالة الضوضاء من المشفرات التلقائية 

1.5.3 تطبيق المرشح 
2.5.3 تصميم نماذج الترميز 
3.5.3 استخدام تقنيات التسوية 

6.3. مشفّرات أوتوماتيكية مشتتة 

1.6.3 زيادة كفاءة الترميز 
2.6.3 التقليل إلى أدنى حد من عدد البارامترات 
3.6.3 استخدام تقنيات التسوية 

7.3. مشفرات متباينة تلقائية 

1.7.3 استخدام التحسين المتغير 
2.7.3 التعلم العميق غير الخاضع للإشراف 
3.7.3 التمثيلات الكامنة العميقة 

8.3. جيل من صور MNIST 

1.8.3 التعرف على الأنماط 
2.8.3 توليد الصورة 
3.8.3 تدريب الشبكات العصبونية العميقة 

9.3. شبكات الخصومة المولدة ونماذج النشر 

1.9.3 توليد المحتوى من الصور 
2.9.3 نمذجة توزيع البيانات 
3.9.3 استخدام الشبكات المتواجهة 

10.3. تنفيذ النماذج. التطبيق العملي 

1.10.3 تنفيذ النماذج 
2.10.3 استخدام البيانات الحقيقية 
3.10.3 تقييم النتائج

إنها تجربة تدريبية فريدة ومهمة وحاسمة لتعزيز تطورك المهني"