محاضرة جامعية مصممة لاكتساب مهارات جديدة وتحقيق أقصى استفادة من أدوات مثل Keras وTensorFlow"

وفقاً لدراسة حديثة أجراها المجتمع العلمي، فإن أكثر من %60 من الشركات حالياً تستخدم الذكاء الاصطناعي و85% منها تعتبره استثماراً ذا أولوية في استراتيجيتها التجارية. هذا يسلط الضوء على أهمية قيام العاملين المتخصصين في هذا الموضوع بأداء مهامهم اليومية بأقصى قدر من الكفاءة. أحد الملفات الشخصية المهنية الأكثر طلبًا من قبل المؤسسات هو مهندس خبير في Deep Learning. يقوم هؤلاء المحترفون ببناء بنيات الشبكة العصبية التي تحاكي الطريقة التي يعمل بها الدماغ البشري، لتحديد الأنماط وتوليد التنبؤات باستخدام كميات كبيرة من البيانات. 

استجابة لهذا الطلب، تطلق TECH محاضرة جامعية في الشبكات العصبية في Deep Learning. صممت الخطة الدراسية من قبل قادة في هذا المجال، وسوف تغمر الطلاب في عملية بناء هذه البنى. لتحقيق هذه الغاية، ستتناول المواد التعليمية بعناية المفاهيم الأساسية التي تتراوح بين الاتصال بين الطبقات المختلفة والتدريب على الشبكة. سيقوم الطلاب بدراسة المبادئ الأكثر صلة بالشبكات العصبية، والتي ستسمح لهم بدمج وظائف التنشيط، والانتشار العكسي، وحتى تعديل المعلمات في النماذج. بالمثل، وبفضل المنهج الدراسي، سيستخدم الخريجون أداة Keras بفعالية لتنفيذ مهام مثل تنفيذ البيرسيبترون متعد الطبقات. 

تجدر الإشارة إلى أن الشهادة الجامعية تعتمد على الأسلوب الثوري ل Relearning، والذي تعد TECH رائدة فيه. يضمن نظام التدريس هذا أن يستوعب الطلاب المحتويات التعليمية بطريقة رشيقة وتقدمية وطبيعية. بالإضافة إلى ذلك، نظرًا لأنه تدريب %100 عبر الإنترنت، سيتمكن الطلاب من الشروع في تجربة تعليمية من منازلهم بكل راحة. ستحتاج فقط إلى جهاز إلكتروني قادر على الوصول إلى الإنترنت للدخول إلى الحرم الجامعي الافتراضي، حيث ستجد بالإضافة إلى المنهج الدراسي مكتبة مليئة بالموارد بتنسيقات مختلفة (مثل الملخصات التفاعلية والقراءات المتخصصة) لتعزيز معرفتك في طريقة ديناميكية. 

هل تبحث عن شهادة جامعية تتوافق مع مسؤولياتك اليومية؟ سوف يتكيف هذا البرنامج مع جداولك الزمنية ووتيرة التعلم"

تحتوي المحاضرة الجامعية في الشبكات العصبية في التعلم العميق (Deep Learning) على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير حالات عملية مقدمة من خبراء الشبكات العصبية في Deep Learning
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

ستتعامل بمهارة مع المعلمة الفائقة ل Learning Rate للتحكم في حجم التعديلات التي تم إجراؤها على أوزان النموذج"

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.   

بفضل طريقة Relearning التي تستخدمها TECH، ستتمكن من تعزيز المفاهيم الأساسية بطريقة طبيعية وتقدمية لضمان نجاح تعلمك"

ستتمكن من تنزيل المنهج الدراسي بأكمله من اليوم الأول، بحيث يمكنك الرجوع إليه وقتما تشاء، حتى من هاتفك الذكي"

تم تصميم هذا البرنامج من قبل خبراء Deep Learning، وسيوفر للطلاب أساسًا متينًا حول كيفية عمل الشبكات العصبية. سوف يتعمق مسار الرحلة الأكاديمي في تصنيف التعلم العميق، ويحلل جوانب مثل العمليات أو الطبقات أو تعديلات المعلمات. سيسمح هذا للطلاب بتصميم بنيات عصبية للتعرف على الأنماط في البيانات المعقدة. 
في انسجام، سوف يتعمق المنهج الدراسي في إنشاء الأوزان واختيار المُحسنين وتنفيذ المقاييس لتقييم أداء المشاريع. بالإضافة إلى ذلك، سيؤكد التدريب على أهمية Learning Rate  لضمان النجاح في تدريب النموذج.

سوف تستمتع بالمنهج الدراسي الأكثر اكتمالًا وتحديثًا في السوق الأكاديمي، والذي تم إعداده كأداة تدريب عالية المستوى لتعزيز حياتك المهنية"

الوحدة 1. الشبكات العصبية، أساس التعلم العميق Deep Learning   

1.1.    التعلم العميق

1.1.1.    أنواع التعلم العميق
2.1.1.    تطبيقات التعلم العميق
3.1.1.    مزايا وعيوب التعلم العميق

2.1.    العمليات

1.2.1.    مجموع
2.2.1.    المنتج
3.2.1.    نقل

3.1.    الطبقات

1.3.1.    طبقة المدخلات
2.3.1.    طبقة مخيفة
3.3.1.    طبقة الإخراج

4.1.    اتحاد الطبقات والعمليات

1.4.1.    التصميم البناء
2.4.1.    الاتصال بين الطبقات
3.4.1.    الانتشار إلى الأمام

5.1.    بناء أول شبكة عصبية

1.5.1.    تصميم الشبكة
2.5.1.    تحديد الأوزان
3.5.1.    التدريب الشبكي

6.1.    مدرب ومحسن

1.6.1.    اختيار المحسّن
2.6.1.    إنشاء وظيفة الخسارة
3.6.1.    وضع مقياس

7.1.    تطبيق مبادئ الشبكات العصبية

1.7.1.    وظائف التنشيط
2.7.1.    الانتشار إلى الوراء
3.7.1.    تعديل البارامتر

8.1.    من الخلايا البيولوجية إلى الخلايا العصبية الاصطناعية

1.8.1.    عمل الخلايا العصبية البيولوجية
2.8.1.    نقل المعرفة إلى الخلايا العصبية الاصطناعية
3.8.1.    بناء علاقات بين الاثنين

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

1.9.1.    تعريف هيكل الشبكة
2.9.1.    تجميع النماذج
3.9.1.    التدريب النموذجي

10.1.    بارامترات Fine tuning للشبكات العصبية

1.10.1.    اختيار وظيفة التنشيط
2.10.1.    تحديد Learning rate
3.10.1.    تعديل الأوزان

توفر TECH المواد الدراسية وموارد الوسائط المتعددة الأكثر ابتكارًا في هذا المسار الأكاديمي" سارع بالتسجيل"