التعلم العميق بالشبكات العصبية الاصطناعية في بايثون: بناء وتحسين

تركز هذه الدورة العملية على بناء شبكات عصبية اصطناعية في بايثون من البداية حتى الوصول إلى نموذج قادر على التنبؤ بدقة معقولة. ستبدأ بإعداد بيئة العمل باستخدام أدوات شائعة، ثم تنتقل إلى تنظيف البيانات وتحويلها وترميزها، لأن جودة الإدخال هي ما يحدد سقف أداء النموذج. بعد ذلك ستتعلم تصميم بنى الشبكات العصبية وتحديد الطبقات والدوال التنشيطية ومعلمات التدريب، ثم تدريب النموذج ومراقبة المقاييس لتجنب الإفراط في التعلّم وضعف التعميم. تقدم الدورة خبرة تطبيقية على مكتبات التعلم العميق الأكثر استخداما، مع التركيز على خطوات بناء النموذج، ضبط المعلمات، وتسريع التجارب عبر تتبع النتائج بطريقة منظمة. كما تعالج مشكلة شائعة في بيانات الأعمال مثل عدم توازن الفئات، وتعرّفك على أساليب إعادة أخذ العينات لتحسين قدرة النموذج على اكتشاف الحالات النادرة. في مشروع تطبيقي ستستخدم الشبكات العصبية في سيناريو تنبؤ عملي مثل التنبؤ بتسرب العملاء، مع خطوات واضحة من الاستكشاف إلى التقييم. بنهاية الدورة ستكون قادرا على بناء نموذج ANN، تحسينه، وشرح قراراتك التقنية بثقة.

• إعداد بيئة بايثون ومعالجة البيانات المنظمة قبل التدريب
• بناء وتدريب وتحسين نماذج الشبكات العصبية باستخدام أدوات التعلم العميق
• معالجة عدم توازن البيانات وتطبيق الشبكات العصبية على تنبؤ تسرب العملاء