برنامج عبر الإنترنت بنسبة 100% يوفر لك تقنيات التعلم العميق الأكثر فعالية لحل المشاكل الحقيقية وتطوير حلول مبتكرة″

 التعلم العميق Deep Learning تتضمن مجموعة واسعة من المجالات مثل الروبوتات، ورؤية الكمبيوتر، ومعالجة اللغة الطبيعية. في الوقت الحاضر، يزداد الطلب على تطبيق هذه التقنيات المتقدمة في مجالات العمل المختلفة. من بين هذه الشركات، يبرز قطاع التسويق، حيث توفر أدوات التعلُّم العميق لهذه الشركات فوائد متعددة. على سبيل المثال، يمكن استخدامها لتحليل مجموعات كبيرة من بيانات العملاء لتحديد شرائح جمهور أكثر دقة. وبذلك تكون الشركات قادرة على تخصيص استراتيجياتها ورسائلها من أجل تلبية الاحتياجات المحددة لكل جمهور. 

في مواجهة هذا الواقع، أنشأت TECH شهادة الخبرة الجامعية التي ستزود الخبراء بمعرفة شاملة حول تطبيقات  Deep Learning. تم تصميم المنهج لتزويد الطلاب بأكثر الأدوات تطوراً وفعالية لتدريب الشبكات العصبية. ولتحقيق هذه الغاية، سيتعمق المنهج في كل من الخلايا العصبية وبنية الطبقات المتكررة. سيتعمق البرنامج أيضًا في نماذج المحولات لمعالجة اللغة الطبيعية، مما يمكّن الخريجين من تحقيق أداء فائق في مجموعة متنوعة من المهام مثل توليد النصوص بطلاقة. 

ولتحقيق هذا التحديث، توفر TECH موارد تربوية متعددة تعتمد على أقراص الوسائط المتعددة ومحاكاة دراسة الحالة والقراءات المتخصصة للطلاب للاستمتاع بالتعلم الديناميكي. بالإضافة إلى ذلك، لن يضطر الطلاب إلى استثمار عدد كبير من ساعات الدراسة كما هو الحال مع طريقة Relearning ستكون قادرًا على دمج أهم المفاهيم بطريقة أبسط بكثير. وبالتالي، يجد المهنيون أنفسهم أمام خيار أكاديمي عالي الجودة يتوافق تمامًا مع مسؤولياتهم اليومية، حيث يمكنهم التخطيط لجداولهم الزمنية وجداول التقييم بشكل فردي. الشيء الوحيد الذي ستحتاج إليه للوصول إلى الحرم الجامعي الافتراضي هو جهاز إلكتروني متصل بالإنترنت، ويمكنك حتى استخدام هاتفك المحمول.

سوف تتقن أداة التحولات من Hugging Face لتقنيات نقل التعلم. وخلال 6 أشهر فقط مع هذه الشهادة الجامعية!″ 

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

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في تطبيقات  التعلم العميق 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 تعمق فهمك لتحليل المشاعر باستخدام خوارزميات التعلُّم العميق لمراقبة الشبكات الاجتماعية″

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 بناء هياكل الترميز وتكون قادرًا على استخراج ميزات ذات معنى من البيانات تلقائيًا"

المنهج الثوري لإعادة التعلم (المعروف بـ Relearning) من TECH ستوفر لك مرونة في تنظيم وتيرة دراستك، بما يتناسب مع ظروفك"

ستركز شهادة الخبرة الجامعية في تطبيقات التعلم العميق (Deep Learning) على معالجة التسلسلات باستخدام كل من الشبكات العصبية التلافيفية والمتكررة. سيقوم الطلاب بفحص بنية الطبقات، مع مراعاة تطبيقاتها و الانتشار العكسيعبر الزمن. تماشياً مع ذلك، سوف يتعمقون في معالجة اللغة الطبيعية لتوليد النصوص والترجمات بطريقة آلية. علاوة على ذلك، ستتعمق المحتويات التعليمية أيضًا في نماذج الانتشار (من بينها نموذج المشفرات التلقائيةوالشبكات التوليدية التنافسية). وبالتالي سيحصل الخريجون على عينات بيانات واقعية ونماذج لتوزيعات الاحتمالات بشكل فعال. 

سترفع من إمكاناتك المهنية في مجال الرؤية الاصطناعية بفضل شهادة الخبرة الجامعية هذه 100% عبر الإنترنت"

الوحدة 1. معالجة التسلسلات باستخدام RNN (الشبكات العصبية المتكررة) وCNN (الشبكات العصبية التلافيفية)

1.1    الخلايا العصبية والطبقات المتكررة

1.1.1    أنواع الخلايا العصبية المتكررة
2.1.1    بنية الطبقة المتكررة
3.1.1    تطبيقات الطبقات المتكررة

2.1    تدريب الشبكات العصبية المتكررة

1.2.1    Backpropagation عبر الزمن (BPTT)
2.2.1    التدرج التنازلي التصادفي
3.2.1    التنظيم في تدريب RNN

3.1    تقييم نماذج RNN

1.3.1    مقاييس التقييم
2.3.1    التحقق المتبادل
3.3.1    ضبط المعلمات الفائقة

4.1    RNN المدربة مسبقًا

1.4.1    الشبكات المدربة مسبقا
2.4.1    نقل التعلم
3.4.1    ضبط دقيق

5.1    التنبؤ بسلسلة زمنية

1.5.1    النماذج الإحصائية للتنبؤات
2.5.1    نماذج السلاسل الزمنية
3.5.1    النماذج المبنية على الشبكات العصبية

6.1    تفسير نتائج تحليل السلاسل الزمنية

1.6.1    تحليل المكونات الرئيسية
2.6.1    التحليل Cluster
3.6.1    تحليل الارتباط

7.1    التعامل مع تسلسلات طويلة

1.7.1    Long Short-Term Memory (LSTM)
2.7.1    Gated Recurrent Units (GRU)
3.7.1    التلافيفية 1D

8.1    التعلم بالتسلسل الجزئي

1.8.1    أساليب التعلم العميق
2.8.1    النماذج التوليدية
3.8.1    التعليم المعزز

9.1    التطبيق العملي لـ RNN وCNN

1.9.1    معالجة اللغة الطبيعية
2.9.1    التعرف على الأنماط
3.9.1    الرؤية الحاسوبية

10.1    الاختلافات في النتائج الكلاسيكية

1.10.1    الطرق الكلاسيكية مقابل RNN
2.10.1    الطرق الكلاسيكية مقابل CNN
3.10.1    الفرق في وقت التدريب

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 RNN
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 RNN
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 Hugging Face

1.8.2    استخدام مكتبة محولات Transformers Hugging Face
2.8.2    تطبيق مكتبة محولات Transformers Hugging Face
3.8.2    مزايا مكتبة محولات Transformers 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. أجهزة التشفير التلقائي و GANs ونماذج الانتشار

1.3    كفاءة تمثيل البيانات

1.1.3    الحد من الأبعاد
2.1.3    التعلم العميق
3.1.3    التمثيلات المدمجة

2.3    تحقيق PCA باستخدام مشفر أوتوماتيكي خطي غير كامل

1.2.3    عملية التدريب
2.2.3    تنفيذ Python
3.2.3    استخدام بيانات الاختبار

3.3    مشفّرات أوتوماتيكية مكدسة

1.3.3    الشبكات العصبية العميقة
2.3.3    بناء هياكل الترميز
3.3.3    استخدام التسوية

4.3    أجهزة الترميز التلقائي التلافيفية

1.4.3    تصميم النماذج التلافيفية
2.4.3    تدريب نماذج التلافيف
3.4.3    تقييم النتائج

5.3    إزالة الضوضاء من المشفرات التلقائية

1.5.3    تطبيق المرشح
2.5.3    تصميم نماذج الترميز
3.5.3    استخدام تقنيات التسوية

6.3    مشفّرات أوتوماتيكية مشتتة

1.6.3    زيادة كفاءة الترميز
2.6.3    التقليل إلى أدنى حد من عدد البارامترات
3.6.3    استخدام تقنيات التسوية

7.3    مشفرات متباينة تلقائية

1.7.3    استخدام التحسين المتغير
2.7.3    التعلم العميق غير الخاضع للإشراف
3.7.3    التمثيلات الكامنة العميقة

8.3    جيل من صور MNIST

1.8.3    التعرف على الأنماط
2.8.3    توليد الصورة
3.8.3    تدريب الشبكات العصبونية العميقة

9.3    شبكات الخصومة المولدة ونماذج النشر

1.9.3    توليد المحتوى من الصور
2.9.3    نمذجة توزيع البيانات
3.9.3    استخدام الشبكات المتواجهة

10.3    تنفيذ النماذج. التطبيق العملي

1.10.3    تنفيذ النماذج
2.10.3    استخدام البيانات الحقيقية
3.10.3    تقييم النتائج

سيكون هذا تدريبًا رئيسيًا للنهوض بمسيرتك المهنية. سجّل الآن وشاهد التقدم الفوري في مهنتك!″