كل الدورات
عن الدورة
تتناول هذه الدورة كيفية مقارنة واجهتي برمجة التطبيقات الوظيفية (Functional API) والتتابعية (Sequential API) في TensorFlow، مع اكتشاف نماذج جديدة يمكن بناؤها باستخدام الواجهة الوظيفية، بما يشمل بناء نموذج ينتج مخرجات متعددة مثل الشبكة التوأمية. ستتعلم كيفية تطوير دوال خسارة مخصصة مثل دالة الخسارة التباينية المستخدمة في الشبكة التوأمية، لقياس أداء النموذج ومساعدة الشبكات العصبية على التعلم من البيانات التدريبية. كما ستتعرف على كيفية بناء طبقات مخصصة انطلاقًا من الطبقات القياسية، وتخصيص طبقة شبكة باستخدام Lambda Layer، وفهم الاختلافات بينهما، بالإضافة إلى دراسة وظائف التفعيل التي تشكل الطبقة المخصصة.
ماذا ستتعلم
- مقارنة واجهات برمجة التطبيقات الوظيفية والتتابعية
- بناء نموذج متعدد المخرجات يشمل الشبكة التوأمية
- إنشاء دوال خسارة مخصصة لتحسين تعليم النموذج
- تصميم طبقات مخصصة باستخدام الطبقات القياسية وطبقة Lambda
- فهم مكونات الطبقة المخصصة ووظائف التفعيل
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية في التفاضل والتكامل والجبر الخطي والإحصاء
- فهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق
- خبرة في بايثون وأطر عمل TF/Keras أو PyTorch
المدرسون
L
Laurence Moroney
Instructor
E
Eddy Shyu
Instructor
المواضيع
تعلم الآلة
علم البيانات
تطوير البرمجيات
علوم الحاسوب
مكتبة Keras
التعلم العميق
التعلم النقلي
الشبكات العصبية الالتفافية
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
تعلم الآلة
علم البيانات
تطوير البرمجيات
علوم الحاسوب
مكتبة Keras
التعلم العميق
التعلم النقلي
الشبكات العصبية الالتفافية
Artificial Neural Networks
Tensorflow
إعلان
إعلان