كل الدورات
عن الدورة
يركز هذا المساق على تمكين المتعلمين من فهم وبناء نماذج التعلم العميق باستخدام مكتبة Keras عالية المستوى المدمجة مع TensorFlow 2.x. ستتعلم كيفية إنشاء طبقات ونماذج مخصصة، وتطوير الشبكات العصبية التفافية المتقدمة للنمذجة في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة البيانات التسلسلية. كما يغطي المساق مفاهيم التعلم غير الخاضع للإشراف، الشبكات الخصمية التوليدية (GANs)، التعلم بالتعزيز، وشبكات Q العميقة (DQNs)، لتمكينك من استكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأكثر تطوراً.
ماذا ستتعلم
- إنشاء طبقات ونماذج مخصصة باستخدام Keras ودمجها مع TensorFlow 2.x
- تطوير شبكات عصبية التفافية متقدمة باستخدام Keras
- إنشاء نماذج Transformer للبيانات التسلسلية وتوقع السلاسل الزمنية
- شرح مفاهيم التعلم غير الخاضع للإشراف، شبكات Q العميقة، والتعلم المعزز في Keras
المتطلبات المسبقة
- معرفة ببرمجة بايثون الأساسية
- مفاهيم أساسية في التعلم الآلي
المدرسون
S
Samaya Madhavan
R
Ricky Shi
A
Alex Aklson
R
Romeo Kienzler
IBM Watson IoT
المواضيع
الشبكات التوليدية الخصمية (GANs)
التعلم بالنقل
تحسين الأداء
المشفرات التلقائية
Tensorflow
الرؤية الحاسوبية
Keras (مكتبة الشبكات العصبية)
التعلم المعزز
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
الشبكات التوليدية الخصمية (GANs)
التعلم بالنقل
تحسين الأداء
المشفرات التلقائية
Tensorflow
الرؤية الحاسوبية
Keras (مكتبة الشبكات العصبية)
التعلم المعزز
Convolutional Neural Networks
Model Evaluation
إعلان
إعلان