التعلم العميق

انطلق في رحلة إلى عالم التعلم العميق وتعلّم أسس الشبكات العصبية من خلال هذا المقرر المفتوح عبر الإنترنت. تُعدّ الشبكات العصبية الاصطناعية حجر الأساس لأنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة، ويقدّم مقرر «التعلم العميق» مقدمة شاملة للمبادئ الجوهرية ولبنات البناء الأساسية المستخدمة في الشبكات العصبية المعاصرة. يغطّي المقرر أهم أنواع الشبكات العصبية، بدءًا من الشبكات متعددة الطبقات (MLPs) مرورًا بالشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، وصولًا إلى آليات الانتباه والمحولات (Transformers). كما يركّز على الحيل والتقنيات العملية الأكثر أهمية لتدريب النماذج بكفاءة، بما في ذلك أساليب التحسين الفعّالة، وكيفية الاستفادة من النماذج الكبيرة المُدرَّبة مسبقًا وإعادة استخدامها، إضافة إلى مبادئ التعلم واسع النطاق والضبط الدقيق بكفاءة. على مدار المقرر، سيطوّر المتعلمون فهمًا متينًا لعملية التدريب العامة للشبكات العصبية، وللفروق الجوهرية بين معماريات الشبكات المختلفة ومتى يُفضَّل استخدام كل نوع. كما يكتسبون معرفة تطبيقية عبر تمارين برمجية عملية تساعدهم على تحويل المفاهيم النظرية إلى نماذج قابلة للتنفيذ. بنهاية المقرر، سيكون الطلاب مجهزين بالمعرفة الأساسية اللازمة لفهم الشبكات العصبية الحديثة وتدريبها بفعالية، والبدء في تطبيقها على مشكلات واقعية باستخدام أدوات برمجية مناسبة.

• الشبكات العصبية متعددة الطبقات (MLP)
• أساليب التحسين الفعّالة
• الشبكات العصبية الالتفافية (CNN)
• الشبكات العصبية المتكررة (RNN)
• الانتباه والمحولات (Transformers)
• التعلم واسع النطاق والضبط الدقيق بكفاءة

• معرفة تمهيدية بالجبر الخطي وتعلم الآلة
• إلمام عملي بلغة بايثون لتنفيذ التمارين البرمجية