بفضل شهادة الخبرة الجامعية هذه، ستطبق على مشاريعك أساليب التحسين الأكثر تقدمًا لتدريب الشبكات العصبية العميقة"

لقد أحدثت معالجة اللغات الطبيعية من خلال Deep Learning ثورة كاملة في الطريقة التي تفهم بها أجهزة الكمبيوتر اللغة البشرية وتولدها. تحتوي هذه التقنية على مجموعة واسعة من التطبيقات، بدءًا من أتمتة المهام النصية وحتى تحسين الأمان عبر الإنترنت. من المجالات التي تستخدم فيها هذه الموارد أكثر من غيرها الشركات التجارية. بهذه الطريقة، تقوم الشركات بتضمين مساعدين افتراضيين مثل روبوتات الدردشة في منصات الويب الخاصة بها لحل أسئلة العملاء في الوقت الفعلي. بالتالي، يساهم التعلم العميق في تقديم الإجابات ذات الصلة بناءً على محتوى قواعد البيانات الكبيرة.

في هذا السياق، تنفد TECH شهادة الخبرة الجامعية التي ستناقش بالتفصيل معالجة اللغة باستخدام الشبكات الطبيعية المتكررة. سيقوم المنهج الدراسي، الذي صممه خبراء في هذا المجال، بتحليل مفاتيح إنشاء مجموعة بيانات التدريب. بهذا المعنى، سيتم تحليل الخطوات الواجب اتباعها حتى يتمكن الطلاب من إجراء عملية تنظيف وتحويل صحيحة للمعلومات. بالمثل، سوف يتعمق المنهج الدراسي في تحليل المشاعر باستخدام الخوارزميات لاكتشاف الآراء والاتجاهات الناشئة. من ناحية أخرى، سيتناول التدريب بناء بيئات في OpenAi للخريجين لتطوير وتقييم خوارزميات التعلم المعزز. 

ستكون منهجية البرنامج انعكاسًا للحاجة إلى المرونة والتكيف مع المتطلبات المهنية المعاصرة. من خلال تنسيقه %100عبر الإنترنت، سيسمح للطلاب بالتقدم في تعلمهم دون المساس بمسؤوليات عملهم. وعلاوة على ذلك، فإن تنفيذ نظام إعادة التعلم Relearning، القائم على إعادة تأكيد المفاهيم الرئيسية، يكفل فهماً عميقاً ودائماً. ويعزز هذا النهج التربوي قدرة المهنيين على التطبيق الفعال للمعارف المكتسبة في ممارساتهم اليومية. في المقابل، فإن الشيء الوحيد الذي سيحتاجه الطلاب لإكمال هذه الرحلة الأكاديمية هو جهاز متصل بالإنترنت.

سوف تتقن بنية Córtex البصرية وستكون قادرًا على إعادة بناء نماذج ثلاثية الأبعاد للأشياء في 6 أشهر فقط مع هذا التدريب"

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

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في Deep Learning المتقدم
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
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

سيتم تدريبك على إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي بلغة طبيعية عالية الجودة"

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

وسيتيح 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 التعلم القائم على حل المشكلات، والذي المهني في يجب أن تحاول من خلاله حل المواقف المختلفة للممارسة المهنية التي تنشأ من خلاله. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.

من خلال الملخصات التفاعلية لكل موضوع، يمكنك دمج المفاهيم حول النوبات ثنائية الأبعاد بطريقة أكثر ديناميكية"

ستضمن منهجية Relearning، التي تعتبر TECH رائدة فيها، التعلم التدريجي والطبيعي"

سوف يغمر هذا التدريب الطلاب في إنشاء بنيات الشبكة العصبية الاصطناعية. ستتعمق الخطة الدراسية في Deep Computer Vision، مع مراعاة نماذج معالجة الصور. بالإضافة إلى ذلك، سيتعمق المنهج الدراسي في خوارزميات تتبع الأجسام من خلال تقنيات التتبع والتوطين المختلفة. علاوة على ذلك، سيكتسب الطلاب فهمًا قويًا لمعالجة اللغة الطبيعية لأتمتة الأنشطة مثل الترجمة وإنتاج نصوص متماسكة. سيقوم المطورون بإدارة منصة OpenAi Gym لتطوير وتقييم وبحث خوارزميات التعلم المعزز.

سوف تحسن مهاراتك إلى الحد الأقصى بفضل تحليل الحالات الحقيقية وحل المواقف المعقدة في بيئات التعلم المحاكاة"

الوحدة 1. Deep Computer Vision بشبكات عصبية ملتفة

1.1    الهندسة البصرية Cortex

1.1.1    وظائف القشرة البصرية
2.1.1    نظريات الرؤية الحسابية
3.1.1    نماذج معالجة الصور

2.1    طبقات تلافيفية

1.2.1    إعادة استخدام الأوزان في الالتفاف
2.2.1    الطي 2D
3.2.1   وظائف التنشيط

3.1    طبقات التجميع وتنفيذ طبقات التجميع مع Keras

1.3.1    Pooling وStriding
2.3.1    Flattening
3.3.1   أنواع Pooling

4.1    بناء CNN

1.4.1    بناء VGG
2.4.1    بنية AlexNet
3.4.1   بنية ResNet

5.1    تنفيذ CNN ResNet-34 باستخدام Keras

1.5.1    استهلال الأوزان
2.5.1   تعريف طبقة المدخلات
3.5.1   تعريف الناتج

6.1    استخدام نماذج Keras المدربة مسبقا

1.6.1    خصائص النماذج السابقة التدريب
2.6.1   استخدامات النماذج المدربة مسبقا
3.6.1   مزايا النماذج المدربة مسبقا

7.1    نماذج ما قبل التدريب للتعلم في مجال النقل

1.7.1    التعلم عن طريق النقل
2.7.1   عملية التعلم عن طريق النقل
3.7.1   فوائد التعلم التحويلي

8.1    تصنيف الرؤية العميقة للحاسوب وتوطينها Deep Computer Vision

1.8.1    تصنيف الصورة
2.8.1   موقع الأشياء في الصور
3.8.1   كشف الأشياء

9.1    كشف الأشياء وتتبعها

1.9.1    طرائق الكشف عن الأشياء
2.9.1    خوارزميات لتتبع الأشياء
3.9.1   تقنيات التتبع والتعقب

10.1    التجزئة الدلالية

1.10.1    التعلم العميق للتجزئة الدلالية
2.10.1    كشف الحافة
3.10.1   طرائق التجزئة القائمة على القواعد

الوحدة 2. معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مع الشبكات الطبيعية المتكررة (RNN) والرعاية

1.2    توليد النص باستخدام RNN

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 على الشبكة الوطنية للموارد الطبيعية
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 تشفيرencoder-decoder للترجمة الآلية
3.4.2    تحسين دقة الترجمة الآلية باستخدام RNN

5.2    آليات الرعاية

1.5.2    تطبيق آليات الرعاية في NRN
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 المسبقة لبيانات الصورة
3.7.2    تدريب نموذج المحولات Transformerعلى الرؤية

8.2    مكتبة Transformers من Hugging Face

1.8.2    استخدام تقنيات مكتبة Transformers لـ Hugging Face
2.8.2    تطبيق إنترنت مكتبة Transformers لـ Hugging Face
3.8.2    مزايا مكتبة Transformers لـ 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. Reinforcement Learning

1.3    تحسين المكافآت والبحث عن السياسات

1.1.3    خوارزميات تحسين المكافأة
2.1.3    عمليات البحث عن السياسات
3.1.3    التعلم المعزز لتحسين المكافآت

2.3    OpenAI

1.2.3    بيئة OpenAI Gym
2.2.3    إنشاء بيئات OpenAI
3.2.3    تعزيز خوارزميات التعلم في OpenAI

3.3    سياسات الشبكات العصبية

1.3.3    الشبكات العصبية التلافيفية للبحث في السياسات
2.3.3    سياسات التعلم العميق
3.3.3    توسيع سياسات الشبكة العصبية

4.3    تقييم العمل: مشكلة تخصيص الائتمان

1.4.3    تحليل المخاطر لتخصيص الائتمان
2.4.3    تقدير ربحية القروض
3.4.3    نماذج تقييم الائتمان على أساس الشبكات العصبية

5.3    تدرجات السياسة

1.5.3    التعلم المعزز مع تدرجات السياسات
2.5.3    تحسين تدرج السياسة
3.5.3    خوارزميات التدرج في السياسة

6.3   عمليات اتخاذ القرار ماركوف

1.6.3    تحسين عمليات اتخاذ القرار ماركوف
2.6.3    تعزيز التعلم لعمليات اتخاذ القرار ماركوف
3.6.3    نماذج عملية اتخاذ القرار ماركوف

7.3    تعلم الفرق الزمني وQ-Learning

1.7.3    تطبيق الفروق الزمنية في التعلم
2.7.3    تطبيق Q-Learning في التعلم
3.7.3    تحسين معلمات Q-Learning

8.3    تنفيذ Deep Q-Learning ومتغيرات Deep Q-Learning

1.8.3    بناء شبكات عصبية عميقة ل Deep Q-Learning
2.8.3    التنفيذ في Deep - Learning
3.8.3    الاختلافات في Deep Q-Learning

9.3    خوارزميات Reinforment Learning

1.9.3    خوارزميات التعلم عن طريق التعزيز
2.9.3    خوارزميات التعلم بالمكافأة
3.9.3    خوارزميات التعلم بالعقاب

10.3    تصميم بيئة التعلم المعزز. التطبيق العملي

1.10.3    تصميم بيئة التعلم المعزز.
2.10.3    تنفيذ خوارزمية التعلم المعزز
3.10.3    تقييم خوارزمية التعلم المعزز

سيكون لديك إمكانية الوصول إلى المواد التعليمية الأكثر اكتمالا في المجال الأكاديمي، والمتوفرة في مجموعة متنوعة من تنسيقات الوسائط المتعددة لتحسين تعلمك"