اكتساب المعرفة في التقنيات الكمية الآن سيجعلك رائدًا في البرمجة في المستقبل القريب“

إن تدريب نموذج من الصفر يعني وجود كمية كبيرة من المعلومات المفهرسة مسبقًا، حوالي 10000 صورة لكل نوع من الأنواع المراد تمييزها. يستغرق ذلك ساعات لتحقيق نتائج جيدة. بالنسبة لهذه الحالات، من الممكن البدء من النماذج التي تم تدريبها مسبقاً، من خلال مورد التعلّم المنقول Transfer Learning: تقوم شهادة الخبرة الجامعية بفحص نماذج الشبكة المتوفرة حالياً، وذلك لتسهيل تدريب النموذج باستخدام هذه التقنية.

سوف يقوم الخريجون بتحليل حالات الاستخدام الرئيسية للرؤية الحاسوبية: التصنيف، واكتشاف الأجسام، وتحديد الأجسام، وتتبع الأجسام. على سبيل المثال، يستخدم جوجل هذه الخوارزميات ليتمكن من البحث من الصور، ويستخدمها فيسبوك ليتمكن من تحديد الأشخاص في الصورة ووضع علامات عليها تلقائيًا.

لقد تقدمت الحوسبة الكمومية بسرعة في كل من النظرية والتطبيق في السنوات الأخيرة ومعها الأمل في التأثير المحتمل على التطبيقات الحقيقية. من المجالات الرئيسية التي تحظى باهتمام كبير والتي أثبتت الحوسبة الكمومية فعاليتها في مجال Machine Learning التعلم الآلي وتطبيقها على المشاكل الاستباقية والتنبؤية والإرشادية في العالم الحقيقي.

يحلل هذا البرنامج الحالات التي يمكن فيها تحقيق ميزة كمية، في سياق التحليلات المتقدمة والذكاء الاصطناعي. الهدف من شهادة الخبرة الجامعية هو إظهار الفوائد التي يمكن أن توفرها التقنيات الكمية الحالية والمستقبلية للتعلم الآلي، مع التركيز على الخوارزميات التي تمثل تحديًا للحواسيب الرقمية الكلاسيكية، مثل النماذج القائمة على النواة والتحسين والشبكات التلافيفية.

نظرًا لأنها شهادة الخبرة الجامعية بنسبة 100% عبر الإنترنت ، فإن الطلاب غير مقيدين بجداول زمنية ثابتة أو الحاجة إلى الانتقال إلى موقع فعلي آخر. باستخدام جهاز متصل بالإنترنت، يمكنك الوصول إلى المحتوى الغني الذي سيساعدك على اكتساب تقنيات الحوسبة الكمومية للوصول إلى النخبة في مجال الكمبيوتر. كل هذا، في أي وقت من اليوم، يجمع، بوتيرتهم الخاصة، عملهم وحياتهم الشخصية مع الأكاديمي.

سيسمح لك هذا التدريب بالتقدم في حياتك المهنية بطريقة مريحة"

تحتوي شهادة الخبرة الجامعية في الرؤية الاصطناعية والحوسبة الكمومية على البرنامج التعليمي الأكثر والحوسبة الكمومية اكتمالا و حداثة في السوق. أبرز خصائصها هي: 

تطوير دراسات الحالة التي قدمها خبراء في الرؤية الحاسوبية والحوسبة الكمومية
يوفر المحتوى البياني والتخطيطي والعملي البارز للكتاب معلومات عملية عن تلك التخصصات الضرورية للممارسة المهنية
تمارين عملية , يمكن من خلالها 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

أنت تواجه سوقًا ناشئة حيث سيكون الحصول على المعرفة والمشورة الصحيحة في مجال الحوسبة الكمومية أمرًا بالغ الأهمية للاستفادة من التطورات“. 

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في مجال الطاقات المتجددة 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 التعلّم القائم على حل المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار العام الدراسي. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.   

ستقوم بفحص نماذج الشبكات المتوفرة حالياً لتسهيل تدريب نموذجك من خلال تطبيق تقنية التعلّم التحويلي (Transfer Learning)"

سترى الفوائد التي يمكن أن تجلبها التقنيات الكمية الحالية والمستقبلية للتعلم الآلي، مع التركيز على الخوارزميات"

تتجه شهادة الخبرة الجامعية في الرؤية الحاسوبية والحوسبة الكمومية نحو تناول الموضوع من وجهة نظر عملية. بهذه الطريقة، يتولد شعور بالأمان لدى الطلاب، الأمر الذي سيمكنهم من أن يكونوا أكثر فعالية في ممارستهم اليومية. يعد التطبيق المباشر للمعرفة المكتسبة في مشاريع حقيقية قيمة مهنية مضافة لا يستطيع تقديمها سوى عدد قليل جداً من المهنيين المتخصصين في تكنولوجيا المعلومات والاتصالات. هذا بالضبط ما تجعل هذه شهادة الخبرة الجامعية فريداً من نوعه في السوق، حيث أن علماء الحاسب الآلي الذين يلتحقون به سيكونون محترفين فريدين في قطاعهم.

فهو يوفر الانغماس في أكثر التقنيات ذات الصلة التي ستلعب دوراً رئيسياً في التقدم التكنولوجي في السنوات القادمة“

الأهداف العامة

إرساء الأسس الصحيحة في بيئة إنترنت الأشياء وإنترنت الأشياء الإلكتروني وإنترنت الأشياء الدولي 
اكتساب رؤية عالمية لمشروع إنترنت الأشياء، حيث يوفر المشروع ككل قيمة مضافة أكبر
تحليل المشهد الحالي للتوائم الرقمية والتقنيات المرتبطة بها
توليد المعرفة المتخصصة في تقنية البلوك تشين. Blockchain
تطوير معرفة متخصصة في البرمجة اللغوية العصبية ووحدة معالجة اللغات الطبيعية
فحص عمل الكلمات المضمّنةWord Embedings
تحليل آلية عمل Transformers
تطوير حالات الاستخدام التي يمكن فيها تطبيق البرمجة اللغوية العصبية
توضيح الفروق بين الحوسبة الكمومية والحوسبة الكلاسيكية من خلال تحليل أسسها الرياضية
تطوير وتوضيح مزايا الحوسبة الكمومية في أمثلة لحل التطبيقات (ألعاب، أمثلة، برامج)

الأهداف المحددة 

الوحدة 1. البحث والتطوير والذكاء الاصطناعي Computer Vision. تحديد الكائنات وتتبعها

تحليل ماهية الرؤية الحاسوبية 
تحديد مهام الرؤية الحاسوبية النموذجية 
فحص، خطوة بخطوة، كيفية عمل الالتفاف وكيفية عمل التعلّم التحويلي Transfer Learning 
تحديد الآليات المتاحة لدينا لإنشاء صور معدلة من صورنا الخاصة من أجل الحصول على المزيد من بيانات التدريب
تجميع المهام النموذجية التي يمكن تنفيذها باستخدام الرؤية الحاسوبية 
دراسة حالات الاستخدام التجاري للرؤية الحاسوبية
الوحدة

2. Quantum Computing. نموذج الحوسبة جديد

تحليل الحاجة إلى الحوسبة الكمومية وتحديد الأنواع المختلفة من الحواسيب الكمية المتوفرة حالياً
تحديد أساسيات الحوسبة الكمومية وخصائصها
دراسة تطبيقات الحوسبة الكمومية ومزاياها وعيوبها
تحديد الأساسيات الأساسية للخوارزميات الكمية ورياضياتها الداخلية
فحص فضاء هيلبرت ثنائي الأبعاد، وحالات n-كيوبتس، وبوابات الكم وقابليتها للانعكاس
 إظهار الانتقال الآني الكمي
تحليل خوارزمية دويتش وخوارزمية شور وخوارزمية غروفر
تطوير أمثلة للتطبيقات ذات الخوارزميات الكمية الوحدة

3. Quantum Machine Learning. الذكاء الاصطناعي في المستقبل

تحليل نماذج الحوسبة الكمومية ذات الصلة بالتعلم الآلي
فحص خوارزميات التعلم الآلي المختلفة المتوفرة في الحوسبة الكمومية، سواء كانت خاضعة للإشراف أو غير خاضعة للإشراف
تحديد خوارزميات DL المختلفة المتاحة في الحوسبة الكمومية
تطوير خوارزميات كمية بحتة لحل مشاكل التحسين
توليد معرفة متخصصة في الخوارزميات الهجينة (الحوسبة الكمومية والحوسبة الكلاسيكية)، لحل مشاكل التعلم
تنفيذ خوارزميات التعلم على الحواسيب الكمية
تحديد الوضع الحالي لـ QML ومستقبله القريب

سوف تقوم بتطوير رؤية متخصصة للغاية، مما سيتيح لك التركيز على المشاريع التكنولوجية المتقدمة“