كل الدورات
عن الدورة
تُركز هذه الدورة المتقدمة على استخدام إطار TensorFlow لتطوير نماذج التنبؤ القائمة على السلاسل الزمنية. تبدأ الدورة بشرح أفضل الممارسات لتحضير البيانات، ثم تستعرض استخدام الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) وشبكات الالتفاف الأحادية الأبعاد (1D ConvNets) في التنبؤ. كما تشمل بناء نموذج عملي للتنبؤ بتقييم نشاط البقع الشمسية باستخدام بيانات حقيقية، مما يعزز قدرة المشاركين على تطبيق التقنيات على مشكلات تنبؤية حقيقية ومتنوعة في مجال تعلم الآلة.
ماذا ستتعلم
- حل مشكلات السلاسل الزمنية والتنبؤ باستخدام TensorFlow
- تحضير البيانات بشكل صحيح للتعلّم على السلاسل الزمنية
- استكشاف استخدام RNNs وConvNets في التنبؤ
- بناء نموذج تنبؤ لنشاط البقع الشمسية باستخدام بيانات واقعية
المدرسون
L
Laurence Moroney
المواضيع
التعلم العميق
الشبكات العصبية الاصطناعية
TensorFlow
تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ
تعلم الآلة التطبيقي
النمذجة التنبؤية
التنبؤ
تعلم الآلة
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
التعلم العميق
الشبكات العصبية الاصطناعية
TensorFlow
تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ
تعلم الآلة التطبيقي
النمذجة التنبؤية
التنبؤ
تعلم الآلة
Convolutional Neural Networks
Data Preprocessing
إعلان
إعلان