أُطر التعلم العميق والشبكات العصبية ببساطة

توفر هذه الدورة برنامجًا شاملًا لتطوير مهارات متقدمة في مجال التعلم العميق باستخدام مكتبات وأطر عمل مثل TensorFlow وKeras، بالإضافة إلى الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) وأنواعها مثل LSTM. يغطي المحتوى كيفية بناء نماذج ذكاء اصطناعي متطورة وتطبيقها لحل تحديات واقعية وابتكار حلول مؤثرة. يتضمن البرنامج التعرف على بنية TensorFlow وميزاته وتحديثاته عبر الإصدارات، استخدام Keras في التعامل مع البيانات والكشف عن الأشياء، فهم آليات RNNs ومعالجة مشاكل الانحدار في التعلم، بالإضافة إلى استكشاف أنواع مختلفة من الشبكات العصبية وتطبيقاتها المتنوعة.

• إتقان استخدام TensorFlow وKeras لبناء النماذج والكشف عن الأشياء
• تطبيق الشبكات العصبية المتكررة LSTM لمهام تحليل التسلسلات
• فهم الشبكات العصبية المتقدمة وأنواعها المختلفة
• بناء ونشر نماذج الذكاء الصناعي للحلول الواقعية

• لا تتطلب خبرة عميقة سابقة، ويفضل مهارات حاسوبية أساسية
• القدرة على قراءة التعليمات باللغة الإنجليزية وإجراء التمارين