اكتسب معارف جديدة حول خوارزميات تتبع الكائنات ومزايا النماذج المدربة مسبقاً، وذلك بفضل أفضل جامعة على الإنترنت في العالم وفقاً لمجلة Forbes“

تعد تسلسلات المعالجة تقنية أساسية في التعلُّم العميق التي أثبتت فعاليتها الكبيرة في حل المشكلات في مختلف المجالات. تسمح هذه التقنيات للشبكات العصبية بفهم البنية الزمنية أو المكانية للبيانات المدخلة، مما يحسن دقة التنبؤات وجودة الحلول.

لهذا السبب، صممت جامعة TECH محاضرة جامعية في تسلسلات المعالجة في التعلم العميق (Deep Learning) بهدف تزويد الطلاب بالمهارات والكفاءات اللازمة ليتمكنوا من القيام بعملهم كمتخصصين بأعلى كفاءة وجودة ممكنة. بالتالي، سيتم خلال هذا البرنامج تناول جوانب مثل معالجة اللغة الطبيعية أو النماذج التوليدية أو تحليل المكونات الرئيسية أو التحقق المتقاطع.

كل هذا، من خلال وضع مريح 100% عبر الإنترنت يسمح للطلاب بتنظيم جداولهم الزمنية ودراساتهم، والجمع بينها وبين أعمالهم الأخرى. إضافةً إلى ذلك، يحتوي هذا المؤهل العلمي على أكثر المواد النظرية والعملية اكتمالاً في السوق، مما يسهل عملية الدراسة على الطالب ويسمح له بتحقيق أهدافه بسرعة ودقة.

كن خبيراً في التعلم العميق في 6 أسابيع فقط مع حرية تامة في تنظيم جدولك الزمني، بحيث يمكنك الجمع بين دراستك ومهنك الأخرى“ 

تحتوي المحاضرة الجامعية في تسلسلات المعالجة في التعلم العميق (Deep Learning) على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصه هي:  

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في تسلسلات المعالجة في التعلم العميق (Deep Learning) 
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات الرياضية والعملية حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية 
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم 
تركيزه الخاص على المنهجيات المبتكرة  
دروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية 
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت 

كن خبيراً في التعلم العميق في 6 أسابيع فقط مع حرية تامة في تنظيم جدولك الزمني، بحيث يمكنك الجمع بين دراستك ومهنك الأخرى“ 

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين يجلبون إلى 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 المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار السنة الدراسىة. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين. 

يمكنك الوصول إلى جميع محتويات التطبيق العملي للشبكات العصبية المتكررة و الشبكات العصبية التلافيفية من جهازك اللوحي أو الهاتف المحمول أو الكمبيوتر"

تعمق في التعلم الجزئي المتسلسل والتعلم المعزز، وأنت مرتاح في منزلك وفي أي وقت من اليوم"

تم تصميم جميع الموارد التعليمية في هذا البرنامج من قبل المتخصصين المشهورين الذين يشكلون فريق خبراء TECH في هذا المجال من الحوسبة. لقد استخدم هؤلاء المتخصصون خبرتهم الواسعة ومعرفتهم الأكثر تقدمًا لإنشاء محتوى عملي ومحدث بالكامل. كل ذلك يعتمد أيضا على المنهجية التربوية الأكثر كفاءة، وهي منهجيةإعادة التعلم (المعروفة بـ Relearning)من TECH.

العرض الأكثر شمولاً واكتمالاً لواحد من أهم مجالات التعلم العميق، حتى تتمكن من تحقيق النجاح بسرعة ودقة“ 

الوحدة 1. تسلسلات المعالجة باستخدام الشبكات العصبية المتكررة RNN  والشبكات العصبية التلافيفية CNN 

1.1. الخلايا العصبية والطبقات المتكررة 

1.1.1. أنواع الخلايا العصبية المتكررة 
1.1.2. بنية الطبقة المتكررة 
1.1.3. تطبيقات الطبقات المتكررة 

1.2. تدريب الشبكات العصبية المتكررة 

1.2.1. Backpropagation عبر الزمن (BPTT) 
1.2.2. التدرج التنازلي التصادفي 
1.2.3. التنظيم في تدريب RNN 

1.3. تقييم نماذج RNN 

1.3.1. مقاييس التقييم 
1.3.2. التحقق المتبادل 
1.3.3. ضبط المعلمات الفائقة 

1.4. RNN المدربة مسبقًا 

1.4.1. الشبكات المدربة مسبقا 
1.4.2. نقل التعلم 
1.4.3. ضبط دقيق 

1.5. التنبؤ بسلسلة زمنية 

1.5.1. النماذج الإحصائية للتنبؤات 
1.5.2. نماذج السلاسل الزمنية 
1.5.3. النماذج المبنية على الشبكات العصبية 

1.6. تفسير نتائج تحليل السلاسل الزمنية 

1.6.1. تحليل المكونات الرئيسية 
1.6.2. التحليل العنقودي 
1.6.3. تحليل الارتباط 

1.7. التعامل مع تسلسلات طويلة 

1.7.1. Long Short-Term Memory (LSTM) 
1.7.2. Gated Recurrent Units (GRU) 
1.7.3. التلافيفية 1D 

1.8. التعلم بالتسلسل الجزئي 

1.8.1. أساليب التعلم العميق 
1.8.2. النماذج التوليدية 
1.8.3. التعليم المعزز 

1.9. التطبيق العملي لـ RNN وCNN 

1.9.1. معالجة اللغة الطبيعية 
1.9.2. التعرف على الأنماط 
1.9.3. الرؤية الحاسوبية 

1.10. الاختلافات في النتائج الكلاسيكية 

1.10.1. الطرق الكلاسيكية مقابل RNN 
1.10.2. الطرق الكلاسيكية مقابل CNN 
1.10.3. الفرق في وقت التدريب 

بفضل منهجية التدريس الأكثر كفاءة، ستتمكن من اكتساب معرفة جديدة بطريقة مرنة وتدريجية، ودون قضاء الكثير من الوقت في الدراسة“