كل الدورات
عن الدورة
تقدم هذه الدورة التدريبية ممارسات هندسية أساسية لتصميم وتدريب وتحسين نماذج تعلم الآلة في الذكاء الاصطناعي الحديث. تستعرض أساليب التعلم الخاضع والغير خاضع والإجراءات الشبكية العصبية للبناء الأمثل للنماذج. يكتسب المتعلمون مهارات في تصميم معماريات شبكات عصبية مخصصة وتجربة تكوينات طبقية متعددة لتحسين دقة النموذج وكفاءته. كما تستعرض الدورة استراتيجيات التعلم بالنقل وتحسينات التعلم العميق لتكييف النماذج المدربة مسبقًا مع مهام مخصصة، مما يدعم التطوير الواقعي لنماذج تنبؤية عالية الأداء.
ماذا ستتعلم
- تدريب وتقييم نماذج تعلم الآلة باستخدام خوارزميات خاضعة وغير خاضعة
- تصميم معماريات شبكات عصبية مخصصة
- تحسين نماذج التعلم العميق باستخدام التعلم بالنقل
- تقييم الكفاءة والدقة والتكلفة الحسابية
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية بالمجال ومصطلحاته
- الاستعداد للتطبيق العملي والتدريبات
المدرسون
P
Professionals from the Industry
المواضيع
تعلم الآلة
علم البيانات
الخوارزميات
علوم الحاسوب
التعلم التطبيقي
طرق تعلم الآلة
Tensorflow
خوارزميات تعلم الآلة
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
تعلم الآلة
علم البيانات
الخوارزميات
علوم الحاسوب
التعلم التطبيقي
طرق تعلم الآلة
Tensorflow
خوارزميات تعلم الآلة
Predictive Modeling
Unsupervised Learning
إعلان
إعلان