سوف تتقن مبادئ Deep Learning وتنتج تنبؤات أكثر دقة مع شهادة الخبرة الجامعية هذه %100 عبر الإنترنت"

الشبكات العصبية هي الأساس الأساسي للتعلم العميق. مستوحاة من عمل الدماغ البشري وتتكون من خلايا عصبية، توفر هذه الأنظمة الأساس الحسابي للآلات للتعلم من البيانات بطريقة فعالة وتلقائية. بهذه الطريقة، يقومون بمهام معقدة بأداء مماثل أو حتى متفوق على البشر في مهام متعددة مثل الترجمة الآلية أو تحليل مجموعات البيانات الكبيرة. مع ذلك، لا تزال هذه الأدوات تواجه العديد من التحديات التي تحد من فعاليتها وإمكانية تطبيقها في مجالات معينة. من ثم، يتحمل الخبراء مسؤولية تحديث معارفهم بشكل متكرر، للبقاء على اطلاع بجميع التطورات التي تحدث في هذا المجال ودمجها في ممارساتهم لتحسين إجراءاتهم.

في هذا السياق، تقوم TECH بإنشاء شهادة الخبرة الجامعية تقدم فهمًا قويًا لكيفية عمل Deep Learning، بالإضافة إلى الأدوات الأكثر تقدمًا لبناء الشبكات العصبية. سيتراوح المنهج من الأسس الرياضية الرئيسية (مثل الوظائف أو المشتقات) إلى مبادئ التعلم الخاضع للإشراف (بما في ذلك النماذج المختلفة ومقاييس التقييم واختيار المعلمات الفائقة). بالمثل، سيركز المنهج على الاستخدامات العديدة للتعلم العميق، بحيث يكون الخريجون على دراية بالوضع الحالي لسوق العمل ويضاعفون فرص نجاحهم في مجالات مثل السيارات أو علوم الكمبيوتر أو علم الأحياء أو التمويل. تجدر الإشارة إلى أن الشهادة الجامعية ستتضمن تحليل حالات حقيقية في بيئات تعليمية محاكاة. بهذه الطريقة، سيستخلص الطلاب دروسًا قيمة سيدمجونها في إجراءاتهم لضمان استمراريتها.

لتعزيز كل هذا المحتوى، تستخدم TECH منهجية Relearning المبتكرة. تعتمد هذه على التغذية الراجعة المستمرة وتكييف الاحتياجات الفردية للطلاب بناءً على التكرار الموجه. باستخدام أي جهاز إلكتروني متصل بالإنترنت، سيتمكن الطلاب من الدخول إلى الحرم الجامعي الافتراضي والاستفادة من المحتوى التعليمي الأكثر اكتمالاً في السوق التعليمي.

هل تريد التخصص في استخدام آلات التعلم الخاضعة للإشراف؟ احصل عليها خلال 450 ساعة من أفضل التدريس الرقمي"

تحتوي  شهادة الخبرة الجامعية في التعلم العميق (Deep Learning) على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة 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 تدخل عالم خوارزميات التعلم العميق وتكتسب المعرفة التقنية التي ستسمح لك بالتفوق في مجال العلوم 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"

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.

سوف تتعمق في بنية الشبكات العصبية وأنواعها المختلفة لحل المشاكل اليومية من خلال Deep Learning"

منهج دراسي كامل يتضمن كل المعرفة التي تحتاجها لاتخاذ خطوة نحو أعلى مستويات الجودة في الرؤية الاصطناعية"

تم تصميم شهادة الخبرة الجامعية بحيث يكتسب الطلاب منظورًا شاملاً حول التطبيقات المختلفة ل Deep Learning. لهذا السبب، سيتراوح المسار الأكاديمي من مبادئه الرياضية إلى تدريب الشبكات العصبية العميقة. بالمثل، سيركز المنهج الدراسي على تقييم نماذج التعلم العميق وتصور النتائج. خلال التدريب، سيكتسب الطلاب مهارات متقدمة تسمح لهم بالتنفيذ الفعال للإدراك متعدد الطبقات مع Keras. بالتالي، سيقوم الخريجون بمهام التعلم في مجالات مختلفة وسيقومون بتنفيذ مجموعة متنوعة من مهام معالجة البيانات. 

في غضون 6 أشهر فقط، ستتمكن من تطوير شبكة عصبية كاملة من البداية إلى النهاية"

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 الدوال ذات المدخلات المتعددة

1.5.1    المشتقات الجزئية
2.5.1    المشتقات الاتجاهية
3.5.1    المشتقات المختلطة

6.1    دالات مع مدخلات ناقلات متعددة

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

7.1    إنشاء ميزات جديدة من الميزات الموجودة

1.7.1    مجموع الدالات
2.7.1    منتج الدالات
3.7.1    تكوين الدالات

8.1    مشتقات الدالات  ذات مدخلات المتجهات المتعددة

1.8.1    مشتقات الدالات  الخطية
2.8.1    مشتقات الدالات  غير الخطية
3.8.1    مشتقات الدالات  المركبة

9.1    وظائف 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 المعلمة

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

الوحدة 3. الشبكات العصبية وأساس التعلم العميق Deep Learning

1.3.    التعلم العميق

1.1.3    أنواع التعلم العميق
2.1.3    تطبيقات التعلم العميق
3.1.3    مزايا وعيوب التعلم العميق

2.3.    العمليات

1.2.3    مجموع
2.2.3    المنتج
3.2.3    نقل

3.3.    الطبقات

1.3.3    طبقة المدخلات
2.3.3    طبقة مخيفة
3.3.3    طبقة الإخراج

4.3.    اتحاد الطبقات والعمليات

1.4.3    التصميم البناء
2.4.3    الاتصال بين الطبقات
3.4.3    الانتشار إلى الأمام

5.3.    بناء أول شبكة عصبية

1.5.3    تصميم الشبكة
2.5.3    تحديد الأوزان
3.5.3    التدريب الشبكي

6.3.    مدرب ومحسن

1.6.3    اختيار المحسّن
2.6.3    إنشاء وظيفة الخسارة
3.6.3    وضع مقياس

7.3.    تطبيق مبادئ الشبكات العصبية

1.7.3    وظائف التنشيط
2.7.3    الانتشار إلى الوراء
3.7.3    تعديل البارامتر

8.3.    من الخلايا البيولوجية إلى الخلايا العصبية الاصطناعية

1.8.3    عمل الخلايا العصبية البيولوجية
2.8.3    نقل المعرفة إلى الخلايا العصبية الاصطناعية
3.8.3    بناء علاقات بين الاثنين

9.3.    تنفيذ برنامج MLP (Perceptron متعدد الطبقات) مع Keras

1.9.3    تعريف هيكل الشبكة
2.9.3    تجميع النماذج
3.9.3    التدريب النموذجي

10.3.    بارامترات Fine tuning للشبكات العصبية

1.10.3 اختيار وظيفة التنشيط
2.10.3 تحديد  Learning rate
3.10.3 تعديل الأوزان

سيكون لديك مجموعة واسعة من الموارد التعليمية، التي يمكن الوصول إليها 24 ساعة في اليوم، 7 أيام في الأسبوع"