التعلم العميق

يُعدّ التعلم العميق (Deep Learning) مجالاً حديث النشأة اكتسب شعبية هائلة خلال السنوات الأخيرة، لما يتيحه من قدرات متقدمة في فهم البيانات واستخلاص الأنماط منها. يركّز هذا المجال على التعلم من كميات كبيرة جداً من البيانات، بالاعتماد على شبكات عصبية ضخمة قادرة على تمثيل العلاقات المعقدة بين المدخلات والمخرجات. في هذه الدورة ستتعرّف على مفهوم الشبكة العصبية: ما هي، وكيف تعمل، ولماذا تُعد حجر الأساس في كثير من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة. كما ستتعلّم كيفية إنشاء شبكة عصبية خطوة بخطوة، بدءاً من تصميم البنية المناسبة، مروراً بإعداد البيانات، ووصولاً إلى اختيار الإعدادات التي تؤثر على أداء النموذج مثل دوال التنشيط ومعايير التدريب. ستنتقل بعد ذلك إلى جانب عملي يركّز على تدريب شبكة عصبية باستخدام مجموعة من الصور، لفهم دورة العمل الكاملة في مشاريع الرؤية الحاسوبية: تجهيز البيانات، تقسيمها، تدريب النموذج، وتقييم النتائج وتحسينها. كذلك ستتعرّف على حزم وأدوات برمجية مختلفة تساعدك على تحسين الشبكات العصبية وتسريع عملية التطوير. وفي نهاية الدورة ستطبّق ما تعلمته في بناء نظام تعلم عميق قائم على الشبكات العصبية، بالإضافة إلى تنفيذ مشروع تطبيقي لإنشاء مولّد نصوص تلقائي، بما يمنحك خبرة عملية في توظيف التعلم العميق في أكثر من نوع من البيانات (صور ونصوص).

• ستتعلّم أساسيات الشبكات العصبية الاصطناعية.
• ستتعرّف على حزم وأدوات برمجية متنوعة تساعدك على تحسين شبكاتك العصبية.
• ستبني نظام تعلم عميق يعتمد على الشبكات العصبية.
• ستطبّق ما تعلمته في إنشاء مولّد نصوص تلقائي.

• معرفة متوسطة بالبرمجة باستخدام Python وبالتعلم الآلي.
• معرفة متوسطة بالنمذجة الرياضية والتفاضل والتكامل والإحصاء.