من خلال هذه المحاضرة الجامعية عبر الإنترنت %100، ستكتسب مهارات جديدة لإجراء تحويلات الصور وزيادة التباين في بيانات التدريب"

Transfer Learningيشير إلى مجموعة من الأساليب التي يمكن من خلالها استخدام نموذج تم تطويره لمهمة محددة كنقطة بداية لتنفيذ نموذج آخر بمهمة مختلفة.  على سبيل المثال، يمكن نقل أو ضبط الأنظمة المدربة مسبقًا على التصوير الطبي (مثل التصوير بالرنين المغناطيسي) لتشخيص أمراض معينة مثل السرطان. هذا يجعل هذه التقنية أداة قيمة في ترسانة المتخصصين في التعلم العميق، بالإضافة إلى تقليل الوقت والموارد اللازمة لتدريب النماذج وتحسين التعميم على مجموعات البيانات الصغيرة. 

في هذا السياق، تطور TECH برنامجًا ثوريًا في تدريب الشبكات العصبونية العميقة على التعلم العميق. تم تصميم المنهج من قبل خبراء في هذا المجال، وسوف يتعمق في جوانب مثل استخراج الميزات، أو إعادة استخدام الطبقات المدربة مسبقًا أو برمجة معدل التعلم. بهذه الطريقة، سيعمل المهنيون على إثراء ممارساتهم اليومية بأحدث الأساليب لضمان فعالية البنى العصبية. بالمثل، سيقدم المنهج للطلاب إرشادات عملية، بما في ذلك اختيار المقاييس ومعايير التقييم واختبار الفرضيات. سيتناول التدريب أيضًا إجراءات التنظيم، بحيث يمنع الطلاب بشكل مناسب الإفراط في التجهيز في نماذج الشبكة العصبية.

من ناحية أخرى، فإن الشهادة الجامعية لها تنسيق كامل عبر الإنترنت، ويمكن الوصول إليها بسهولة من أي جهاز متصل بالإنترنت وبدون جداول زمنية محددة مسبقًا. بالتالي، سيتمكن المتخصصون من الجمع بين دراستهم وبقية التزاماتهم اليومية بشكل مثالي.  على نفس المنوال، تعتمد TECH على طريقة التدريس الرائدة لإعادة التعلم. Relearning. يتكون هذا من التكرار التدريجي للمحتوى الرئيسي، بحيث يختبر الطلاب تعلمًا طبيعيًا وفعالاً دون الحاجة إلى اللجوء إلى التقنيات التي تتطلب جهدًا إضافيًا، مثل الحفظ التقليدي.

تضع TECH تحت تصرفك البرنامج العلمي الأكثر اكتمالا وتحديثا في السوق. سوف تصبح خبيرًا في !Deep Learning"

تحتوي المحاضرة الجامعية في تدريب الشبكات العصبونية العميقة فى Deep Learning على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصها 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 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

هل تتطلع إلى التخصص في إعادة استخدام الطبقات المُدربة مسبقًا؟ حقق ذلك بفضل هذه الشهادة" الجامعية خلال 150 ساعة فقط"

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 تتقن تعزيز البيانات لتحسين تعميم وقوة نماذج التعلم الآلي"

سوف تتعمق في وحدات هذا المؤهل العلمى باستخدام منهجية إعادة التعلم المبتكرة، والتي تتضمن المفاهيم الأكثر تعقيدًا بسرعة وبشكل طبيعي"

يهدف هذا التدريب إلى تزويد الطلاب بفهم قويDeep Learning  وتجهيز ممارساتهم بالتطورات التي تم إنتاجها في تدريب الشبكات العصبونية العميقة. . سيتناول البرنامج التقنيات الأكثر ابتكارًا لتحسين التدرجات وإجراء تهيئة الوزن. بالمثل، سوف يتعمق المنهج في مقاييس التقييم المتقدمة، والتي تهدف إلى قياس أداء النماذج المدربة في مجموعة متنوعة من المهام. بالإضافة إلى ذلك، ستركز المواد التعليمية على نقل التعلم،Transfer Learningمما يمكّن الخريجين من تحسين الكفاءة في استخدام البيانات والموارد الحسابية.

تتضمن الشهادة الجامعية دراسات حالة لتقريبك من واقع سوق العمل، مع الأخذ في الاعتبار الثورة التي ينطوي عليها التعلم العميق Deep Learning"

الوحدة 1. تدريب الشبكات العصبونية 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

سيكون لديك مكتبة من الموارد التعليمية تعمل على مدار 24 ساعة يوميًا، لضمان نجاح تعلمك"