هندسة التعلّم العميق

تُقدم هذه الدورة المتخصصة مجموعة متقدمة من المهارات لممارسي تعلم الآلة لتصميم وبناء وتحسين وتوظيف أنظمة التعلم العميق على نطاق واسع في بيئات الإنتاج. تغطي الدورة موضوعات مثل تشخيص التدريب باستخدام TensorBoard، تسريع أداء النماذج مع تقنيات تحسين PyTorch، ضبط نماذج المحولات للتطبيقات المختلفة في الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية. كما تُركّز على إنشاء خطوط بيانات فعّالة، وتوحيد سير العمل الخاص بالتعلم الآلي، ونشر النماذج باستخدام بنى الحوسبة السحابية، العنقوديات الرسومية، والحاويات مثل Docker وKubernetes. بنهاية الدورة، يكتسب المتعلمون خبرة هندسية شاملة تؤهلهم لنقل مشاريع التعلم العميق من النماذج الأولية إلى الإنتاج بثقة وكفاءة.

• تشخيص أخطاء التدريب وتحليل المقاييس باستخدام TensorBoard
• تحسين النماذج العميقة بتطوير الطبقات المخصصة واستراتيجيات الضبط الدقيق
• بناء خطوط بيانات فعالة لضمان أداء النموذج
• نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي باستخدام العنقوديات الرسومية والحاويات

• خبرة عملية سابقة في المفاهيم الأساسية لتعلم الآلة
• القدرة على تطبيق الأدوات والطرق الرئيسية بشكل مستقل