وصف الدورة التدريبية

وصف تفصيلي للدورة

الدورة تجمع بين الأساس النظري والتطبيق العملي لضمان فهم شامل لمفاهيم التعلم العميق. تم تصميم الدورة لتلبية احتياجات المبتدئين الذين لديهم أساسيات في التعلم الآلي، وكذلك المهنيين الذين يسعون لتعزيز مهاراتهم في الذكاء الاصطناعي.

أهداف الدورة:

تطوير فهم معمق لمفاهيم التعلم العميق والخوارزميات الأساسية التي تقوم عليها.

تعلم كيفية استخدام مكتبات وأطر عمل حديثة مثل TensorFlow وPyTorch لتصميم وتنفيذ الشبكات العصبية.

فهم التطبيقات العملية للتعلم العميق وكيفية تطبيقه في مختلف المجالات.

مواضيع الدورة:

مقدمة إلى التعلم العميق:

فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

الفرق بين التعلم العميق وتقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى.

الشبكات العصبية الاصطناعية:

بنية الشبكات العصبية.

الخوارزميات المستخدمة لتدريب الشبكات العصبية مثل التدرج العكسي (Backpropagation).

تقنيات تحسين النموذج مثل Gradient Descent وAdam Optimizer.

التقنيات المتقدمة:

الشبكات العصبية التلافيفية (Convolutional Neural Networks - CNNs) لتحليل الصور.

الشبكات العصبية المتكررة (Recurrent Neural Networks - RNNs) لتحليل النصوص والتسلسلات الزمنية.

التعرف على الشبكات الحديثة مثل Transformer Models المستخدمة في تطبيقات اللغة الطبيعية (مثل GPT وBERT).

التطبيقات العملية:

التعرف على الصور وتصنيفها.

تحليل النصوص والترجمة الآلية.

إنشاء الصور والنصوص باستخدام الشبكات التوليدية العميقة (GANs).

إدارة وتحسين الأداء:

تقنيات تنظيم البيانات مثل Dropout وBatch Normalization.

التعامل مع مشاكل مثل Overfitting وUnderfitting.

مشاريع عملية:

تنفيذ مشاريع حقيقية لتحليل الصور والنصوص.

تحسين النماذج واستخدامها للتنبؤات المستقبلية.

ماذا سأتعلم

• عند إكمال الدورة، ستكون قادرًا على: فهم الأساسيات: ماهية التعلم العميق وكيف يختلف عن تقنيات التعلم الآلي الأخرى. بنية الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks). تصميم وتدريب النماذج: بناء شبكات عصبية باستخدام مكتبات مثل TensorFlow وPyTorch. ضبط وتحسين أداء النماذج باستخدام خوارزميات التدرج العكسي (Backpropagation) وتقنيات تحسين (Optimization). التطبيق العملي: تطبيق الشبكات العصبية على مشكلات مثل التعرف على الصور، معالجة اللغة الطبيعية، والتنبؤ بالبيانات. استخدام الشبكات العصبية التلافيفية (Convolutional Neural Networks) في تحليل الصور. العمل مع الشبكات العصبية المتكررة (Recurrent Neural Networks) لتحليل التسلسل الزمني والنصوص. فهم معمق لأحدث التقنيات: التعرف على الشبكات العميقة الحديثة مثل GANs (Generative Adversarial Networks) وTransformer Models مثل BERT وGPT. تعلم تقنيات تحسين التدريب مثل Dropout وBatch Normalization.