عن الدورة
تقدم هذه الدورة نظرة شاملة على شبكات التوليد التنافسية (GANs) بدءاً من المفاهيم الأساسية وحتى التقنيات المتقدمة من خلال شرح مبسط وسهل المتابعة. يتعرف المتعلمون على كيفية عمل GANs وتطبيقاتها في توليد الصور، ويتعلمون مكونات هذه الشبكات والمبادئ النظرية التي تقوم عليها. يدرب المتعلمون على تنفيذ عدة هياكل لشبكات GAN، بما في ذلك الشبكات الشرطية القادرة على توليد أمثلة محددة وفق تصنيفات معينة. كما تغطي الدورة القضايا الاجتماعية المرتبطة باستخدامات الذكاء الاصطناعي مثل الانحياز والخصوصية. يحصل المتدربون على خبرة عملية في بناء وتدريب النماذج باستخدام إطار PyTorch، وتنفيذ مشاريع تطبيقية واضحة. صُممت الدورة لاستقبال جميع المستويات بما في ذلك الذين ليس لديهم خلفية رياضية أو برمجية متقدمة في هذا المجال.
ماذا ستتعلم
- فهم شبكات GAN وتطبيقاتها
- استيعاب المكونات الأساسية لشبكات GAN
- تنفيذ هياكل متعددة لشبكات GAN
- بناء شبكات شرطية لتوليد بيانات مصنفة
- اكتساب خبرة عملية في بناء وتدريب النماذج باستخدام PyTorch
- التعرف على القضايا الاجتماعية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والخصوصية
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية في التفاضل والتكامل والجبر الخطي والإحصاء
- فهم أساسي للذكاء الاصطناعي والتعلم العميق والشبكات العصبية التلافيفية
- خبرة متوسطة في بايثون وأطر التعلم العميق مثل TensorFlow أو Keras أو PyTorch
المدرسون
Sharon Zhou
Instructor
Eda Zhou
Curriculum Developer
Eric Zelikman
Curriculum Engineer