بفضل هذه المحاضرة الجامعية %100  عبر الإنترنت، سوف تتقن أساسيات Deep Learning وتصمم البنى الأكثر كفاءة لمهام محددة مثل تحليل المشاعر"

التعلم العميق متعدد الاستخدامات ويقدم العديد من التطبيقات لدرجة أنه أصبح أحد أكثر التقنيات ذات الصلة اليوم. بهذا المعنى، يستخدم المحترفون أدوات Deep Learning  لفهم سلوك العملاء بشكل أفضل وتكييف استراتيجياتهم التسويقية من أجل بناء ولاء العملاء.  بالمثل، تُستخدم هذه النماذج للتنبؤ بتفضيلات المستهلك بناءً على جوانب مثل سجل الشراء، والتنقل في صفحات الويب، وحتى النقرات على الإعلانات. بهذه الطريقة، يقوم المتخصصون بتخصيص توصيات المنتجات والعروض لكل شخص، وتحسين تجربتهم بينما تعمل الشركات على زيادة معدلات التحويل الخاصة بها. 

في هذا السيناريو، تقوم TECH بتطوير برنامج رائد حول الأسس الرياضية ل Deep Learning. من خلال هذا التدريب، سيكتسب المطورون فهمًا قويًا لخوارزميات التعلم العميق وتنفيذها في نماذج الشبكات العصبية. سوف تتعمق خطة الدراسة في المفاهيم الأساسية مثل مشتقات الوظائف الخطية وBackward Pass وتحسين المعلمات. سيركز المنهج الدراسي أيضًا على استخدام آلات التعلم الخاضعة للإشراف. سيقوم الطلاب بتغذية ممارساتهم العملية باستخدام النماذج الأكثر ابتكارًا لاستخدامها في الإجراءات التي تحتوي على بيانات مصنفة.  سيركز المنهج الدراسي أيضًا على أهمية نماذج التدريب، وتقديم تقنيات متقدمة بما في ذلك Online Learning. 
بفضل هذا، سيضمن الخريجون أن أجهزتهم تتعلم من البيانات من أجل أداء الأنشطة بدقة. 

من ناحية أخرى، يتمتع البرنامج بمنهجية Relearning, القائمة على تكرار المحتويات والخبرات الأساسية، مما يوفر حالات محاكاة لنهج مباشر للمحترفين مع التحديات الحالية المتعلقة بDeep Learning. بالتالي، سيستمتع الطلاب بمجموعة متنوعة من المواد التعليمية بتنسيقات مختلفة مثل مقاطع الفيديو التفاعلية والقراءات التكميلية والتمارين العملية.

ستدير منهج Batch Learning في أفضل جامعة رقمية في العالم وفقًا لمجلة Forbes"  

تحتوي المحاضرة الجامعية في الأسس الرياضية للتعلم العميق (Deep Learning) على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في 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
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

سوف تتقن نماذج شجرة القرار لحل مجموعة متنوعة من مشاكل التصنيف بشكل فعال في مجالات مختلفة"

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. 

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.  

هل تريد أن تتخصص في ضبط المعلمات الفائقة؟ حقق ذلك من خلال هذا التدريب في 300 ساعة فقط"

مع نظام Relearning، سوف تركز على المفاهيم الأكثر صلة بالموضوع دون الحاجة إلى استثمار عدد كبير من ساعات الدراسة"

من خلال 300 ساعة تدريس، سيقدم هذا المؤهل العلمي للطلاب تحليلًا عميقًا للأسس الرياضية ل Deep Learning. بعد الخوض في المفاهيم الأساسية التي تتراوح بين الوظائف والمشتقات، ستركز الخطة الدراسية على مرحلة Backward Pass. سيسمح ذلك للطلاب بضبط أوزان الشبكة العصبية وتحسين أداء النموذج أثناء التدريب. بالمثل، سيقوم المنهج بتحليل أنظمة التعلم الخاضعة للإشراف المختلفة مع الأخذ في الاعتبار عوامل مثل الانحدار الخطي أو أساليب التحسين. 
بهذا المعنى، سيوفر التدريب تقنيات تنظيمية متقدمة. 

سوف تقوم بإثراء ممارستك المهنية بأحدث مقاييس التقييم حيث ستقييم فعالية نماذج الشبكة العصبية في مهام محددة" 

الوحدة 1. الأسس الرياضية لـ Deep Learning

1.1    الدوال والمشتقات

1.1.1    الدوال الخطية
2.1.1    المشتقات الجزئية
3.1.1    مشتقات الترتيب العالي

2.1    الدوال المتداخلة

1.2.1    الدوال المركبة
2.2.1    الدوال العكسية
3.2.1    الدوال العودية

3.1    قاعدة السلسلة

1.3.1    مشتقات الدوال المتداخلة
2.3.1    مشتقات الدوال المركبة
3.3.1    مشتقات الدوال العكسية

4.1    الدوال مع مدخلات متعددة

1.4.1    دوال العديد من المتغيرات
2.4.1    الدوال المتجهات
3.4.1    الدوال المصفوفة

5.1    مشتقات الوظائف ذات المدخلات المتعددة

1.5.1    المشتقات الجزئية
2.5.1    المشتقات الاتجاهية
3.5.1    المشتقات المختلطة

6.1    وظائف مع مدخلات ناقلات متعددة

1.6.1    وظائف المتجهات الخطية
2.6.1    وظائف المتجهات غير الخطية
3.6.1    وظائف ناقلات المصفوفة

7.1    إنشاء ميزات جديدة من الميزات الموجودة

1.7.1    مجموع الدوال 
2.7.1    منتج الدوال 
3.7.1    تكوين الدوال 

8.1    مشتقات الدوال ذات مدخلات المتجهات المتعددة

1.8.1    مشتقات الدوال الخطية
2.8.1    مشتقات الدوال غير الخطية
3.8.1    مشتقات الدوال المركبة

9.1    الدوال المتجهات ومشتقاتها: خطوة إلى الأمام

1.9.1    المشتقات الاتجاهية
2.9.1    المشتقات المختلطة
3.9.1    مشتقات المصفوفة

10.1    Backward Pass

1.10.1    انتشار الاخطاء
2.10.1    تطبيق قواعد التحديث
3.10.1    تحسين المعلمات

الوحدة 2. مبادئ Deep Learning

1.2    التعلم تحت الإشراف

1.1.2    آلات التعلم الخاضعة للإشراف
2.1.2    استخدامات التعلم الخاضع للإشراف
3.1.2    الاختلافات بين التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للرقابة

2.2    نماذج التعلم الخاضعة للإشراف

1.2.2    النماذج الخطية
2.2.2    نماذج شجرة القرار
3.2.2    نماذج الشبكات العصبية

3.2    الانحدارالخطي

1.3.2    الانحدار الخطي البسيط
2.3.2    الانحدار الخطي المتعدد
3.3.2    تحليل الانحدار

4.2    التدريب النموذجي

1.4.2    Batch Learning
2.4.2    Online Learning
3.4.2    طرق التحسين

5.2    تقييم النموذج: مجموعة التدريب مقابل مجموعة الاختبار

1.5.2    مقاييس التقييم
2.5.2    التحقق المتبادل
3.5.2    مقارنة مجموعات البيانات

6.2    تقييم النموذج: الرمز

1.6.2    خلق التنبؤ
2.6.2    تحليل الأخطاء
3.6.2    مقاييس التقييم

7.2    تحليل المتغيرات

1.7.2    تحديد المتغيرات المهمة
2.7.2    تحليل الارتباط
3.7.2    تحليل الانحدار

8.2    شرح نماذج الشبكات العصبية

1.8.2    نماذج قابلة للتفسير
2.8.2    طرق العرض
3.8.2    طرق التقييم

9.2    التحسين

1.9.2    طرق التحسين
2.9.2    تقنيات التنظيم
3.9.2    استخدام الرسومات

10.2    المعلمات الفائقة

1.10.2    اختيار المعلمات الفائقة
2.10.2    البحت عن المعلمات
3.10.2    ضبط المعلمات الفائقة

هذا المسار الأكاديمي حصري TECH وستكون قادرًا على تطويره بالسرعة التي تناسبك بفضل منهجية إعادة التعلم عبر الإنترنت بنسبة  %100"