من خلال هذه المحاضرة الجامعية القائمة على إعادة التعلم، ستتمكن من إنشاء نماذج لمعالجة اللغة الطبيعية، والتي يمكنها تحليل وفهم النص بلغات مختلفة"

يعد إضفاء الطابع الشخصي على النماذج باستخدام TensorFlow أمرًا بالغ الأهمية لضمان نجاح مشاريع التعلم الآلي. يتيح هذا النظام للمهنيين الفرصة لتكييف الأنظمة مع الاحتياجات المحددة للخطط، وفي نفس الوقت يعمل على تحسين أدائهم وإجراء الاختبارات من منشورات مختلفة بهدف حل المشكلات. نظرًا لهذا الموقف، يحتاج المهنيون إلى تحديث المحتوى الخاص بهم حول هذا الموضوع بشكل متكرر للبقاء في طليعة التكنولوجيا واقتراح حلول مبتكرة للغاية. مع ذلك، فإن هذا التحديث يمكن أن يشكل تحديًا للخبراء بسبب ندرة البرامج التعليمية المحددة في هذا الموضوع.

لهذا السبب، تنفذ TECH المحاضرة الجامعية الأكثر اكتمالًا وتجديدًا في إضفاء الطابع الشخصي على النماذج باستخدام TensorFlow في السوق الأكاديمية. وسيتناول خط سير الرحلة التعليمي، الذي أعده متخصصون في Deep Learningالمفاهيم الأساسية مثل استخدام مصفوفات NumPy أو معالجة البيانات أو إنشاء تدفقات المعلومات باستخدام tf.data. بالتالي، سيضيف الخريجون على الفور إلى ممارساتهم المعتادة أحدث التقنيات لتسريع عملية التدريب والتنبؤ، وهو أمر مهم بشكل خاص في التطبيقات في الوقت الفعلي. بالإضافة إلى ذلك، خلال البرنامج، سيكتسب الطلاب مهارات جديدة لتحسين الرسوم البيانية مع العمليات وبناء نماذج مخصصة. 

سيكون تعزيز كل هذه المحتويات ممكنًا بفضل حقيقة أن التدريب يتم تقديمه عبر الإنترنت بالكامل، مما يسمح للطلاب بتوزيع عبء التدريس بناءً على احتياجاتهم. علاوة على ذلك، تعتمد المنهجية التي يتم تدريسها بها،Relearningعلى تكرار المفاهيم الأساسية في جميع أنحاء المنهج، لذلك سيقوم المطورون بدمج المعرفة بطريقة طبيعية وفعالة وتقدمية، دون الحاجة إلى استثمار ساعات إضافية في الحفظ. 

ستتحكم في طبقات المعالجة المسبقة لـ Keras من خلال 150 ساعة من أفضل التدريس عبر الإنترنت"

هذه المحاضرة الجامعية في إضفاء الطابع الشخصي على النماذج باستخدام TensorFlow تحتوي على البرنامج التعليمى الأكثر اكتمالا وحداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في إضفاء الطابع الشخصي على النماذج باستخدام TensorFlow
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 ترغب في تجربة قفزة نوعية في حياتك المهنية؟ سيعمل هذا البرنامج على إثراء التطبيق العملي الخاص بك باستخدام تقنيات واجهة برمجة التطبيقات الأكثر تقدمًا لتسلسل البيانات"

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.  

ستتمكن من الوصول إلى التدريب الذي ستتعلم فيه بالسرعة التي تناسبك بفضل نظام التدريس لإعادة التعلم الذي تنفذه TECH"

ستحقق أهدافك التعليمية بفضل أدوات TECH التعليمية، بما في ذلك الملخصات التفاعلية لكل وحدة تعليمية"

في إطار نهج عملي بارز، سيمنح خط سير الرحلة الأكاديمي هذا الطلاب فهمًا قويًا لإضفاء الطابع الشخصي على النماذج باستخدام TensorFlow. للقيام بذلك، ستتعمق المواد الأكاديمية في القضايا الأساسية مثل العمليات باستخدام الرسومات أو إدارة معلمات التدريب. خلال التدريب، سيكتسب الطلاب مهارات جديدة للتعامل الأمثل مع البيانات استنادًا إلى tf.data API. بالإضافة إلى ذلك، سيقوم المنهج بتحليل بناء خط أنابيب المعالجة المسبقة مع Keras، والذي من خلاله سيقوم الخريجون بأتمتة سير العمل لتحسين أداء خوارزميات التعلم.

ستجعلك هذه الشهادة الجامعية خبيرًا أكثر اكتمالًا، ومستعدًا لمواجهة التحديات الحالية في التدريب على نماذج التعلم العميق Deep Learning"

الوحدة 1. إضفاء الطابع الشخصي على النموذج والتدريب باستخدام TensorFlow

1.1    TensorFlow

1.1.1    استخدام مكتبة TensorFlow
2.1.1    نموذج التدريب مع TensorFlow
3.1.1    العمليات بالرسومات في TensorFlow

2.1    TensorFlow و NumPy

1.2.1    بيئة الحوسبة NumPy لـ TensorFlow
2.2.1    باستخدام مصفوفات NumPy باستخدام TensorFlow
3.2.1    عمليات NumPy لرسومات TensorFlow

3.1    إضفاء الطابع الشخصي على النماذج والخوارزميات التدريب

1.3.1    بناء نماذج مخصصة باستخدام TensorFlow
2.3.1    إدارة بارامترات التدريب
3.3.1    استخدام تقنيات التحسين الأمثل للتدريب

4.1    ميزات ورسومات TensorFlow

1.4.1    وظائف مع TensorFlow
2.4.1    استخدام الرسوم البيانية للتدريب على النماذج
3.4.1    تحسين الرسومات باستخدام عمليات TensorFlow

5.1    بيانات التحميل والمعالجة المسبقة باستخدام TensorFlow

1.5.1    تحميل مجموعات البيانات باستخدام TensorFlow
2.5.1    بيانات المعالجة المسبقة باستخدام TensorFlow
3.5.1    استخدام أدوات TensorFlow للتلاعب بالبيانات

6.1    API tf.data

1.6.1    استخدام tf.data API لمعالجة البيانات
2.6.1    بناء تدفقات البيانات باستخدام tf.data
3.6.1    استخدام واجهة برمجة التطبيقات tfdata للتدريب النموذجي

7.1    تنسيق TFRecord

1.7.1    استخدام واجهة برمجة التطبيقات TFRecord لتسلسل البيانات
2.7.1    تحميل ملف TFRecord باستخدام TensorFlow
3.7.1    استخدام ملفات TFRecord للتدريب النموذجي

8.1    طبقات المعالجة المسبقة Keras

1.8.1    استخدام واجهة برمجة التطبيقات المعالجة مسبقًا Keras
2.8.1    البناء المكون من pipelinedالمعالجة المسبقة مع Keras
3.8.1    استخدام واجهة برمجة التطبيقات للمعالجة المسبقة لـ Keras للتدريب النموذجي

9.1    مشروع TensorFlow Datasets

1.9.1    استخدام مجموعات بيانات TensorFlow Datasets لتحميل البيانات
2.9.1    معالجة البيانات مسبقًا باستخدام مجموعات بيانات TensorFlow Datasets
3.9.1    استخدام مجموعات بيانات TensorFlow Datasets للتدريب على النماذج

10.1    بناء تطبيق Deep Learning باستخدام TensorFlow. التطبيق العملي

1.10.1    بناء تطبيق Deep Learning باستخدام TensorFlow
2.10.1    تدريب نموذج مع TensorFlow
3.10.1    استخدام التطبيق للتنبؤ بالنتائج

بفضل المنهجية التربوية الأكثر كفاءة، سوف تقوم بتوسيع معرفتك بدقة. فقط في 6 أسابيع!"