التعلم الإحصائي للهندسة - الجزء الثاني

تتعمق هذه الدورة في دراسة خوارزميات التعلم الآلي المعقدة والمتقدمة، مع التركيز على التعلم العميق وتقنيات التعلم بالنقل. تغطي موضوعات مثل شبكات الأعصاب العميقة، التعلم عبر الأشجار، بناء الميزات، والشبكات العصبية التفافيه (CNNs). كما تستعرض تطبيقات حديثة في مجالات مختلفة مثل الرؤية الحاسوبية والتعرف على الكلام. يكتسب المشاركون مهارات تنفيذ هذه الخوارزميات باستخدام لغة بايثون ومكتبة PyTorch، مما يعزز القدرات التقنية والعملية في علوم البيانات والهندسة الذكائية.

• فهم خوارزميات التعلم العميق والنماذج المتقدمة
• تطبيق التعلم بالنقل وتقنيات تعلم شجرة القرار
• تنفيذ الشبكات العصبية باستخدام Python وPyTorch

• الخبرة الأساسية بمصطلحات التعلم الآلي
• الاستعداد للممارسة عبر تمارين تطبيقية أو دراسات حالة