ستحظى بضمان التخصص على المستوى الدولي في قطاع مزدهر سيقودك إلى النجاح المهني"

المدينة عبارة عن مساحة حضرية ذات كثافة سكانية عالية يتم فيها تطوير أنشطة متنوعة للحياة الاجتماعية بمستوى عالٍ من التفاعل. من ثم، فإن المدينة الذكية تزود المدينة التقليدية بالأدوات والأنظمة التي تجعلها أكثر كفاءة للعيش فيها. يدرس هذا المؤهل العلمي أسس البنية التكنولوجية للمدن الذكية، مثل تحديد معالم بيئاتها واستشعارها، وإضفاء الطابع الاستشعاري عليها، وإعداد بيانات البنى التحتية العامة، وقياس ومسح الأحداث الاجتماعية والتحليل المتقدم لديناميكيات المناطق الحضرية، وغيرها.

من ناحية أخرى، هناك معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وهي دراسة كيفية فهم الآلات للغة البشرية. تُستخدم البرمجة اللغوية العصبية حاليًا في مجموعة متنوعة من الوظائف مثل فلاتر البريد، والمعالجات، ونتائج البحث، والترجمة الآلية، وتحليل المشاعر، والترجمة التلقائية، وما إلى ذلك. تقوم شهادة الخبرة الجامعية هذه بتطوير معرفة متخصصة حول الاستخدامات الرئيسية الحالية للبرمجة اللغوية العصبية والمكتبات التي تتيح لك العمل مع البرمجة اللغوية العصبية.

إن تدريب نموذج من الصفر يعني وجود كمية كبيرة من المعلومات المفهرسة مسبقًا، حوالي 10000 صورة لكل نوع من الأنواع المراد تمييزها. يستغرق ذلك ساعات لتحقيق نتائج جيدة. لكن في العديد من الحالات يمكن البدء من النماذج التي تم تدريبها مسبقًا، وتُعرف هذه التقنية باسم Transfer Learning. يبحث هذا البرنامج في نماذج الشبكات المتوفرة حالياً لتسهيل تدريب أي نموذج باستخدام تقنية Transfer Learning..
خلال 6 أشهر، سيتعمق الطلاب في مجالات تطبيق كل تقنية، مما سيمكنهم من فهم المزايا التنافسية التي تقدمها، وبالتالي سيتبوأون موقع الصدارة التكنولوجية وسيكونون قادرين على قيادة مشاريع طموحة في الحاضر والمستقبل. بالإضافة إلى ذلك، يتم تزويد الخريجين

بأفضل منهجية للدراسة عبر الإنترنت بنسبة 100%، مما يلغي الحاجة إلى حضور الفصول الدراسية شخصيًا أو اتباع جدول زمني محدد مسبقًا.

ستحتاج فقط إلى جهاز مزود بإمكانية الوصول إلى الإنترنت لتطوير القدرة على الابتكار في السوق كجزء فعال من التحول الرقمي الحقيقي"

يحتوي هذا البرنامج شهادة الخبرة الجامعية هذه في المدن الذكية والذكاء الاصطناعي على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير دراسات حالة يقدمها خبراء في المدن الذكية والذكاء الاصطناعي
يوفر المحتوى البياني والتخطيطي والعملي البارز للكتاب معلومات عملية عن تلك التخصصات الضرورية 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

افحص النماذج المتاحة حاليًا للشبكات التي يمكن أن تسهل لك تدريب نموذجك باستخدام تقنية Transfer Learning"

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة.

سيتيح محتواه المتعدد الوسائط، الذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهنين التعلم السياقي والموقعي، أي بيئة تحاكي الواقع وتوفر تدريبا غامرا مبرمجا من أجل التدريب على مواجهة حالات حقيقية.

يعتمد تصميم هذا البرنامج على التعلم المرتكز على حل المشكلات، والذي يجب على المهنيين من خلاله محاولة حل مواقف الممارسة المهنية المختلفة التي ستطرح عليهم خلال البرنامج الأكاديمي. للقيام بذلك، ستحظون بمساعدة نظام فيديو تفاعلي مبتكر تم إنشاؤه من قبل خبراء مشهورين.

مع تنفيذ المدينة الذكية، تجمع وتعيد البيانات في الوقت الحقيقي، مما يجعلها كيانًا له حياة خاصة"

ادرس من خلال Word Embeddings التقنيات المختلفة التي ترتبط بها الكلمات أو العبارات ببعضها البعض"

تضع شهادة الخبرة الجامعية هذه منهجاً دراسياً يضم 3 وحدات دراسية. يتركز الجزء الأول على الابتكار من خلال المدن الذكية أو Smart Cities، وهو مجال عمل في ذروته وما زال هناك الكثير من الطريق لنقطعه، والكثير لاكتشافه، والكثير للبحث فيه. أخيرًا، تتناول الوحدتان 2 و3 اثنين من المجالات التي تتوقع أن تشهد أكبر تطوير في عالم الذكاء الاصطناعي، وهما معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والرؤية الحاسوبية، واللذان لهما علاقة وثيقة بالروبوتات والمركبات الذاتية القيادة ومجال Emotive Computing. 

بدعم من فريق من الخبراء، ستشهد تحديث معرفتك بدعم من فريق من الخبراء، مما سيمكنك من التطور المهني" 

الوحدة 1. Smart Cities كأدوات للابتكار

1.1    من المدن إلى المدن الذكية

1.1.1    من المدن إلى المدن الذكية
2.1.1    المدن في الزمن والثقافات في المدن
3.1.1    تطور نماذج المدن

2.1    التقنيات

1.2.1    منصات التنفيذ التكنولوجية
2.2.1    واجهات الخدمات/المواطنين
3.2.1    الأنماط التكنولوجية

3.1    المدينة كنظام معقد

1.3.1    مكونات المدينة
3.2.1    التفاعلات بين المكونات
3.3.1    التطبيقات: الخدمات والمنتجات في المدينة

1. 4 إدارة الأمن الذكي

1.4.1    الحالة الفعلية
4.2.1    بيئات الإدارة التكنولوجية في المدينة
4.3.1    المستقبل: المدن الذكية في المستقبل

5.1    إدارة التنظيف الذكي

1.5.1    نماذج التطبيقات في خدمات التنظيف الذكية
2.5.1    الأنظمة: تنفيذ خدمات التنظيف الذكية
3.5.1    مستقبل خدمات التنظيف الذكية

6.1    إدارة حركة المرور الذكية

6.1.1    تطورات حركة المرور: التعقيدات والعوامل التي تعيق إدارة حركة المرور
6.2.1    المشكلة
c 6.3.1 - التنقل الإلكتروني
4.6.1    الحلول

7.1    مدينة مستدامة

1.7.1    طاقة
2.7.1    دورة المياه
3.7.1    منصة الإدارة

8.1    الإدارة الذكية للترفيه

1.8.1    نماذج الأعمال التجارية
2.8.1    تطور الترفيه الحضري
3.8.1    الخدمات المرتبطة

9.1    إدارة الفعاليات الاجتماعية الكبيرة

1.9.1    الحركات
2.9.1    الطاقة الاستيعابية
3.9.1    الصحة

10.1    استنتاجات حول حاضر المدن الذكية Smart Cities ومستقبلها

1.10.1    منصات ومشكلات التكنولوجيا
2.10.1    التقنيات والتكامل في البيئات غير المتجانسة
3.10.1    التطبيقات العملية في نماذج المدن المختلفة

الوحدة 2. I+D+I.A. NLP / NLU. Embeddings و Transformers 

1.2     Natural Language Processing (NLP)

1.1.2     Natural Language Processing. استخدامات NLP 
2.1.2     (NLP).Natural Language Processing  المكتبات
3.1.2    Stoppersفي تطبيق البرمجة اللغوية العصبية NLP

2.2.    فهم اللغة الطبيعية / توليد اللغة الطبيعية  (NLU فهم اللغة الطبيعية/NLG توليد اللغة الطبيعية)

1.2.2    NLG. I.A. NLP / NLU. Embeddings وTransformers
2.2.2    NLU فهم اللغة الطبيعية/NLG توليد اللغة الطبيعية. الاستخدامات
3.2.2    NLPمعالجة اللغة الطبيعية / توليد اللغة الطبيعية NLU. الاختلافات

3.2    Word Embedings

1.3.2    Word Embedings
2.3.2    تمثيلات الكلمات الاستخدامات
3.3.2    :Word2vec المكتبة

4.2    التضمينات. التطبيق العملي

1.4.2    كود Word2vec
2.4.2    :Word2vec حالات حقيقية
3.4.2    مجموعة أدوات استخدام Word2vec. الأمثلة

5.2    المحولات

1.5.2    المحولات
2.5.2    نماذج تم إنشاؤها باستخدام Transformers
3.5.2    إيجابيات وسلبيات Transformers

6.2    تحليل المشاعر

1.6.2    تحليل المشاعر
2.6.2    التطبيق العملي لتحليل المشاعر
3.6.2    استخدامات تحليل المشاعر

2.7.    GPT Open AI

1.7.2    GPT Open AI
2.7.2    GPT 2. نموذج التصرف الحر
3.7.2    GPT 3. نموذج الدفع

8.2    المجتمع Hugging Face

1.8.2    المجتمع Hugging Face
2.8.2    المجتمع Hugging Face. الاحتمالات
3.8.2    المجتمع Hugging Face. الأمثلة

9.2    قضية برشلونة Super Computing

1.9.2    حالة BSC
2.9.2    نموذج MARIA
3.9.2    المجموعة الحالية.
4.9.2    أهمية وجود مجموعة كبيرة من المواد باللغة الإسبانية

10.2    تطبيقات عملية

1.10.2    ملخص تلقائي
2.10.2    ترجمة النصوص
3.10.2    تحليل المشاعر
4.10.2    التعرّف على الكلام

الوحدة 3. I+D+I.A. الرؤية الحاسوبية. تحديد وتتبع الأجسام

1.3    الرؤية الحاسوبية

1.1.3    الرؤية الحاسوبية
2.1.3    الرؤية الحاسوبية
3.1.3    تفسير الآلات في الصورة

2.3    وظائف التنشيط

1.2.3    وظائف التنشيط
2.2.3    Sigmoide
3.2.3    RELU
4.2.3    المماس الزائدي
5.2.3    Softmax

3.3.    بناء الشبكات العصبية التلافيفية

1.3.3    عملية الالتفاف
2.3.3    طبقة ReLU
3.3.3    التجميع
4.3.3    Flattering
5.3.3    Full Connection

4.3    عملية الالتفاف

1.4.3    كيف يعمل الالتفاف
2.4.3    رمز الالتفاف
3.4.3    الالتفاف. التطبيق

5.3   التحويلات مع الصور

1.5.3    التحويلات مع الصور
2.5.3    التحويلات المتقدمة
3.5.3    التحويلات مع الصور. التطبيق
4.5.3    التحويلات مع الصور. حالة الاستخدام

6.3    Transfer Learning

1.6.3    Transfer Learning
2.6.3    Transfer Learning. الأنماط
3.6.3    الشبكات العميقة للتطبيق Transfer Learning

7.3    الرؤية الحاسوبية. حالة الاستخدام

1.7.3    تصنيف الصورة
2.7.3    كشف الأشياء
3.7.3    تحديد الأجسام
4.7.3    تجزئة الأجسام

3.8.    كشف الأشياء

1.8.3    الكشف القائم على الالتفاف
2.8.3    R-CNN، البحث المستهدف
3.8.3    الكشف السريع مع YOLO
4.8.3    الحلول الممكنة الأخرى

9.3    GAN. الشبكات التوليدية المضادة الشبكات التوليدية التنافسية Generative Adversarial Networks

1.9.3    الشبكات التوليدية التنافسية
2.9.3    كود شبكة GAN
3.9.3    GAN. التطبيق

10.3   تطبيق نماذج ال الرؤية الحاسوبية Computer Visión

1.10.3    تنظيم المحتوى
2.10.3    محركات البحث المرئية
3.10.3    التعرف على الوجه
4.10.3    الواقع المعزز
5.10.3    القيادة الذاتية
6.10.3    تحديد العطل في خط التجميع
7.10.3    تحديد الآفات
8.10.3    الصحة

تجرأ على الابتكار من خلال المدن الذكية أو Smart Cities، وهو مجال عمل في ذروته”