كل الدورات
عن الدورة
تقدم هذه السلسلة مسارًا عمليًا لتعلم وإتقان تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي بدءًا من المعماريات الأساسية وحتى استراتيجيات النشر الحديثة. يتعلم المشاركون بناء وتدريب شبكات Autoencoders، VAEs، وGANs باستخدام TensorFlow لتوليد بيانات اصطناعية واقعية. كما يغوص المتعلمون في آليات الانتباه ونماذج المحولات التي تشكل أساس تقنيات مثل GPT وBERT. ويشمل البرنامج تطبيق تقنية استرجاع المعرفة الموسعة (RAG) لتحسين دقة المخرجات، فضلاً عن تحليل الاتجاهات المتطورة لتطوير حلول قادرة على تلبية متطلبات الصناعة.
ماذا ستتعلم
- بناء شبكات VAEs وGANs وAutoencoders لتوليد بيانات اصطناعية واقعية
- تطبيق آليات الانتباه ونماذج المحولات مثل GPT وBERT
- استخدام تقنية RAG لتحسين دقة مخرجات الذكاء الاصطناعي التوليدي
- نشر حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي لحل مشكلات الأعمال الحقيقية
المتطلبات المسبقة
- مهارات أساسية في الحاسوب والإنترنت
- القدرة على قراءة التعليمات باللغة الإنجليزية وإجراء تدريبات تطبيقية
المدرسون
P
Priyanka Mehta
المواضيع
تحليل البيانات
علوم البيانات
تعلم الآلة
الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
الشبكات العصبية الاصطناعية
Autoencoders
ChatGPT
الرؤية الحاسوبية
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
تحليل البيانات
علوم البيانات
تعلم الآلة
الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
الشبكات العصبية الاصطناعية
Autoencoders
ChatGPT
الرؤية الحاسوبية
Deep Learning
Generative Adversarial Networks (GANs)
إعلان
إعلان