كل الدورات
عن الدورة
يقدم هذا المقرر أساسيات التعلم العميق، حيث يبدأ بشرح كيفية معالجة بيانات الخلايا العصبية وتدريب نماذج بيرسيبترون باستخدام الانحدار التدرجي وتقنيات الانتشار الأمامي والخلفي. كما يتناول كيفية استخدام دوال التفعيل واستخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) لتطبيقات التعرف على الصور. بالإضافة إلى ذلك، يتعرف المتعلمون على تقنيات التعلم بالنقل لتحسين أداء النماذج باستخدام نماذج مدربة مسبقًا. يتم تقديم المادة عبر درسين وفيديوهات تعليمية تغطي المبادئ النظرية والتطبيقات العملية مع مدة إجمالية تتراوح بين 3:30 إلى 4 ساعات.
ماذا ستتعلم
- فهم أساسيات التعلم العميق ومعالجة بيانات الخلايا العصبية
- تطبيق التصنيف متعدد الفئات باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية
- استخدام التعلم بالنقل مع النماذج المدربة مسبقًا لتحسين الأداء
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية بالتعلم الآلي والجبر الخطي والبرمجة بلغة بايثون
- يفضل معرفة بأطر TensorFlow أو PyTorch لكن غير ضرورية
المدرسون
W
Whizlabs Instructor
المواضيع
تطوير البرمجيات
علوم الحاسوب
الحوسبة السحابية
تقنية المعلومات
تحليل الصور
التعلم الآلي
مكتبة بytorch
الشبكات العصبية التلافيفية
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
تطوير البرمجيات
علوم الحاسوب
الحوسبة السحابية
تقنية المعلومات
تحليل الصور
التعلم الآلي
مكتبة بytorch
الشبكات العصبية التلافيفية
Artificial Neural Networks
Computer Vision
إعلان
إعلان