سوف تتقن تدريب النماذج التلافيفية لإجراء التنبؤات بدقة حول الصور، بفضل هذه المحاضرة الجامعية عبرالإنترنت 100%"

في سياق Deep Learning التعلم العميق، تم تحقيق العديد من التقدمات التي تساعد في تحسين جودة البيانات وفتح آفاق جديدة في البحث. من بينها، تبرز تقنيات  المشفرات التلقائية Autoencoders، والشبكات التوليدية التنافسية GANs، ونماذج الانتشار تمتلك هذه النماذج الثلاثة القدرة على توليد بيانات اصطناعية تشبه البيانات الحقيقية، وهو ما يكون مفيدًا بشكل خاص في الحالات التي يكون فيها الحصول على المعلومات الحقيقية صعبًا. على سبيل المثال، تقوم هذه الأدوات بإنتاج صور أو نصوص أو أصوات بشكل اصطناعي لتدريب نماذج التعلم الآلي.  تجدر الإشارة إلى أن لها تطبيقات في مجموعة متنوعة من المجالات مثل رؤية الكمبيوتر، ومعالجة اللغة الطبيعية، وحتى توليد الموسيقى. 

ونتيجةً لذلك، تطلق TECH محاضرة جامعية تركز على نماذج التشفير التلقائي Autoencoders والشبكات التوليدية التنافسية GANs ونماذج الانتشار. ستدرس خلال المنهج جوانب مثل بناء بنيات الترميز، والتعرف على الأنماط أو استخدام الشبكات التنافسية التوليدية. وهذا سيزود الخريجين بالإجراءات الأكثر ابتكاراً لتطوير البيانات التركيبية وتحسين جودة البيانات. كما سيتعمق المنهج أيضاً في خصوصيات الشبكات العصبية العميقة، من أجل تمكين المتخصصين من معالجة كميات كبيرة من البيانات في مختلف المجالات وتحسين كفاءة الحلول الذكية.

يتم تدريس هذه الدورة الجامعية عبر الإنترنت بالكامل، لذلك لن يضطر الطلاب إلى التنقل اليومي غير المريح إلى المركز الأكاديمي. وفي الوقت نفسه، لديها المنهجية الثورية لـ  إعادة التعلّم Relearning التي تفضل اكتساب المعرفة من قبل الطلاب بالسرعة التي تناسبهم في الدراسة، دون قيود تعليمية خارجية.  كما أنه يحتوي على مجموعة متنوعة من المحتويات التعليمية التي تجمع بين المحتوى النصي ومحتوى الوسائط المتعددة، بحيث يمكنهم اختيار المحتوى الذي يناسب تفضيلاتهم التربوية. 

هل تطمح إلى التخصص في نمذجة توزيع البيانات؟ بفضل هذا البرنامج ستحقق ذلك في 150 ساعة فقط"

تحتوي المحاضرة الجامعية في المشفرات التلقائية (Autoencoders)، والشبكات التوليدية التنافسية (GANs)، ونماذج الانتشار في التعلم العميق (Deep Learning) على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير دراسات الحالة العملية التي يقدمها خبراء في المشفرات التلقائية (Autoencoders)، والشبكات التوليدية التنافسية (GANs)، ونماذج الانتشار في التعلم العميق (Deep Learning)
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات الرياضية والرعاية العملية حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزها على المنهجيات المبتكرة 
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

ستقوم بتطبيق أحدث التقنيات في نماذجك لتحسين أدائها وقابليتها للتعميم"

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في المجال يصبون في 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 حل المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار العام الدراسى. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.  
 

سوف تتعمق في بناء هياكل الترميز وتغذية نماذج التعلم الآلي لمهام متعددة"

سيجعلك هذا التدريب تتعلم بطريقة نظرية وعملية باستخدام أنظمة التعلم الافتراضية، بحيث يمكنك تطوير عملك مع ضمان تحقيق نتائج ناجحة"

بفضل هذه التجربة التعليمية الغامرة، سيصبح الخريجون محترفين حقيقيين في مجال  التعلم العميقDeep Learning.  بعد 150 ساعة تدريس، سيكتسب الطلاب فهماً متيناً وعملياً للتقنيات الأكثر تقدماً في مجال التعلم العميق: المشفرات التلقائية Autoencodersالشبكات التوليدية التنافسية GANs ونماذج الانتشار. بهذه الطريقة, سيقومون بتطبيقها بفعالية في مشاريعهم لأداء تعميم المحتوى التركيبي واستخراج السمات ونمذجة البيانات عالية الأبعاد. بالإضافة إلى ذلك، سيتقن الطلاب لغة البرمجة Python لبناء تطبيقات الويب بسرعة وكفاءة.

في انهاء هذا التدريب الذي يستمر لمدة 6 أسابيع، ستكون قد اكتسبت الأدوات التي تحتاجها لبدء حياتك المهنية كمهندس برمجيات في الذكاء الاصطناعي“

الأهداف العامة

تأسيس المفاهيم الأساسية للوظائف الرياضية ومشتقاتها
تطبيق هذه المبادئ على خوارزميات التعلم العميق للتعلم تلقائيًا
دراسة المفاهيم الأساسية للتعلم الخاضع للإشراف وكيفية تطبيقها على نماذج الشبكات العصبية
مناقشة التدريب والتقييم والتحليل لنماذج الشبكات العصبية
إثبات المفاهيم الأساسية والتطبيقات الرئيسية للتعلم العميق
تنفيذ وتحسين الشبكات العصبية مع Keras
تطوير المعرفة المتخصصة في تدريب الشبكات العصبية العميقة
تحليل آليات التحسين والتنظيم اللازمة لتدريب الشبكات العميقة

الأهداف المحددة

تنفيذ تقنيات PCA باستخدام جهاز تشفير تلقائي خطي غير مكتمل
استخدام أجهزة الترميز التلقائي التلافيفي والمتغير لتحسين نتائج أجهزة المشفرات التلقائية
تحليل كيف يمكن للشبكات التوليدية التنافسية GANs ونماذج الانتشار توليد صور جديدة وواقعية
تشجيع الطلاب على استكشاف أفكار جديدة, وتجربة أساليب مختلفة وتطوير حلول إبداعية باستخدام تقنيات  التعلُّم العميق Deep Learning المتقدمة

شهادة جامعية مرنة تماماً مع تميز تعليمي، يمكنك دراستها بكل أريحية من هاتفك المحمول أو الكمبيوتر أو التابلت"