وصف الدورة
أصبحت الشبكات العصبية جزءًا لا يتجزأ من التعلم الآلي ويمكن استخدامها في مجموعة متنوعة من التطبيقات، من معالجة الصور إلى معالجة اللغة الطبيعية. في هذه الدروس، ستتعرف على المفاهيم الأساسية للشبكات العصبية، بما في ذلك الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNS) وطريقة المربعات الصغرى. سوف تستكشف كيفية إنشاء ANN باستخدام TensorFlow وكيفية استخدام طريقة المربعات الصغرى لتحسين أدائها.
بالمضي قدمًا، سوف تتخلف عن الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وهو نوع من الشبكة العصبية شائعة الاستخدام في معالجة الصور. سوف تتعرف على الطبقات المختلفة المستخدمة في CNN مثل الطبقة التلافيفية، وطبقة التجميع، وطبقة مسطحة، واستخداماتها الأساسية في معالجة الصور. سوف تكتشف أيضًا التطبيقات المختلفة لـ CNN مثل التعرف على الصور والكشف عن الكائنات.
بشكل عام، سوف تكتسب فهمًا أساسيًا للمفاهيم والتقنيات المختلفة المستخدمة في بناء الشبكات العصبية والمهارات اللازمة لتطبيقها في مشاريعك.
أهداف الدورة التدريبية:
- فهم المفاهيم الأساسية للشبكات العصبية، بما في ذلك الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNS) وطريقة المربعات الصغرى
- بناء ANN باستخدام TensorFlow
- استخدم طريقة المربعات الصغرى لتحسين أداء ANN
المهارات التي ستتعلمها
- الشبكات العصبية الاصطناعية
- تعلُّم متعمق
- طرق التعلم المتعمق
- Imagenet
- هندسة عصبية
- TensorFlow
ما ستتعلمه
- فهم المفاهيم الأساسية للشبكات العصبية، بما في ذلك الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) وطريقة المربعات الصغرى
- بناء شبكة عصبية اصطناعية (ANN) باستخدام TensorFlow
- تطبيق طريقة المربعات الصغرى لتحسين أداء شبكة عصبية اصطناعية (ANN)
- استكشاف الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) والطبقات المستخدمة فيها، بما في ذلك الطبقات الالتفافية، وطبقات التجميع، والطبقات المسطحة
- تحديد تطبيقات الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) مثل التعرف على الصور واكتشاف الكائنات
النقاط الرئيسية
- تعد الشبكات العصبية جزءاً لا يتجزأ من التعلم الآلي ويمكن استخدامها في تطبيقات تتراوح من معالجة الصور إلى معالجة اللغة الطبيعية.
- يمكن بناء الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) باستخدام TensorFlow، ويمكن استخدام طريقة المربعات الصغرى لتحسين أدائها.
- تعد الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) نوعاً من الشبكات العصبية المستخدمة بشكل شائع في معالجة الصور.
- تستخدم شبكة CNN طبقات مختلفة، بما في ذلك الطبقة الالتفافية، وطبقة التجميع، والطبقة المسطحة، ولكل منها استخدام أساسي في معالجة الصور.
- تمتلك الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) تطبيقات مثل التعرف على الصور واكتشاف الكائنات.
الأسئلة الشائعة
ماذا سأتعلم في هذه الدورة؟
ستتعلم المفاهيم الأساسية للشبكات العصبية، بما في ذلك الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) وطريقة المربعات الصغرى، وكيفية بناء شبكة ANN باستخدام TensorFlow، وكيفية تحسين أدائها بطريقة المربعات الصغرى، وأسس الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) المستخدمة في معالجة الصور.
هل هذه الدورة مناسبة للمبتدئين؟
نعم. توفر الدورة فهماً أساسياً للمفاهيم والتقنيات المختلفة المستخدمة في بناء الشبكات العصبية والمهارات اللازمة لتطبيقها في مشاريعك.
ما هي الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) المغطاة في هذه الدورة؟
تعد الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) نوعاً من الشبكات العصبية المستخدمة بشكل شائع في معالجة الصور. وتغطي الدورة الطبقات المختلفة المستخدمة في شبكة CNN، مثل الطبقة الالتفافية، وطبقة التجميع، والطبقة المسطحة، والتطبيقات مثل التعرف على الصور واكتشاف الكائنات.
ما هي المواضيع التي تغطيها الدروس؟
تغطي الدروس أنواع النماذج، والشبكات العصبية الاصطناعية، والشبكات العصبية الالتفافية.
ما هي المهارات التي سأكتسبها من هذه الدورة؟
ستبني مهارات في الشبكات العصبية الاصطناعية، والتعلم العميق، وأساليب التعلم العميق، و Imagenet، والهندسة العصبية، و TensorFlow.
