أساسيات التعلم العميق

صممت هذه الدورة لتمنحك أساسا متينا في التعلم العميق، سواء كنت مطورا أو محلل بيانات أو مهتما بالذكاء الاصطناعي. ستبدأ بتوضيح ما الذي يميز التعلم العميق عن بقية تقنيات التعلم الآلي، وكيف تعمل الشبكات العصبية على تحويل المدخلات إلى مخرجات عبر طبقات ومعلمات قابلة للتعلم. ستفهم عناصر عملية التدريب: دوال الفقد، المحسنات، معدلات التعلم، وكيف تؤثر على التقارب والاستقرار. كما تتعلم مبادئ تجهيز البيانات وتقسيمها إلى تدريب وتحقق واختبار، ولماذا يُعد التقييم الصحيح أهم من الحصول على دقة عالية على بيانات التدريب. تتناول الدورة أيضا مشكلات شائعة مثل فرط التعلّم وضعف التعميم، وتقدم طرقا عملية للتخفيف مثل التنظيم والإيقاف المبكر وتحسين جودة البيانات. إضافة إلى ذلك، ستتعرف على كيفية قراءة منحنيات التدريب وتفسير المقاييس الأساسية لاتخاذ قرارات تحسين مدروسة. بنهاية الدورة ستكون قادرا على فهم لغة المجال، بناء نموذج بسيط وتقييمه، وتحديد الخطوات التالية لتطويره نحو تطبيقات أكثر تعقيدا في الصور أو النصوص أو التنبؤات.

• شرح أساسيات الشبكات العصبية وعناصر عملية التدريب
• تجهيز البيانات وتقسيمها وتقييم النموذج بصورة صحيحة
• تحديد فرط التعلّم وتطبيق أساليب عملية لتحسين التعميم

• Basic familiarity with the topic and its common terminology
• Readiness to practice through applied exercises or case-based work