كل الدورات
عن الدورة
يركز هذا المقرر على تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي متقدمة تجمع بين المعالجة اللغوية والرؤية الحاسوبية ليتمكن النظام من فهم النصوص والصور معًا. يتعلم المتدربون تصميم معماريات معقدة باستخدام مكتبات مثل PyTorch وTensorFlow، وتنفيذ آليات التوليف بين الأنماط لتحقيق فهم مشترك عبر الوسائط. يقدم المقرر تقنيات ضبط دقيقة متعددة لتحقيق أقصى أداء على مجموعات بيانات مخصصة، مما يسرّع عملية التطوير التقليدية التي قد تستغرق شهورًا إلى مراحل إنتاجية فعالة. كما يُدمج بين التطبيق العملي واستراتيجيات التحسين لإعداد المتدربين لقيادة مشاريع الذكاء الاصطناعي الحديثة متعددة الأنماط.
ماذا ستتعلم
- تصميم أنظمة متعددة الأنماط باستخدام خطوط ترميز-توليف-استقبال
- تطبيق التعلم الانتقالي لتسريع التطوير باستخدام بيانات أقل
- تنفيذ ضبط دقيق يوازن بين الحفاظ على المعرفة والتكيف مع المهام
- تحسين الأداء مع مراعاة قيود الموارد الحسابية
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية بالمصطلحات والمفاهيم المتعلقة بالتعلم الآلي
- الاستعداد للممارسة العملية والتطبيقات التجريبية
المدرسون
H
Hurix Digital
المواضيع
التعلم الآلي
تحليل البيانات
تطوير البرمجيات
علوم الحاسوب
الشبكات العصبية
نشر النماذج
PyTorch
التعلم العميق
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
التعلم الآلي
تحليل البيانات
تطوير البرمجيات
علوم الحاسوب
الشبكات العصبية
نشر النماذج
PyTorch
التعلم العميق
Tensorflow
Artificial Neural Networks
إعلان
إعلان