التعلم العميق باستخدام TensorFlow و Cloud ML Engine

يُحدث التعلم العميق تحولًا في طريقة حلنا للمشكلات المعقدة، من التعرف على الصور إلى معالجة اللغة الطبيعية. لبناء وتوسيع نطاق هذه الشبكات العصبية القوية، تحتاج إلى فهم قوي لأطر التعلم الآلي الحديثة والبنية التحتية السحابية. يرشدك هذا المساق النصي من مفاهيم التعلم الآلي الأساسية إلى نشر نماذج التعلم العميق المتطورة. ستتعلم كيفية كتابة كود TensorFlow نظيف، وهيكلة الشبكات العصبية، والاستفادة من محركات التعلم الآلي المستندة إلى السحابة للتدريب والتنبؤ الموزع. ما ستتعلمه: - فهم البنية الأساسية للشبكات العصبية، بما في ذلك الخلايا العصبية (neurons)، ووظائف التنشيط (activation functions)، والانتشار العكسي (backpropagation). - بناء الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لمعالجة الصور والشبكات العصبية المتكررة (RNNs) للبيانات المتسلسلة. - تطبيق تقنيات التعلم غير الخاضع للإشراف مثل autoencoders والتجميع (clustering) لاكتشاف الأنماط المخفية في البيانات. - كتابة كود TensorFlow نظيف وحديث باستخدام Keras API عالي المستوى وسير عمل التنفيذ الحديث. - تهيئة وتشغيل مهام التدريب الموزع على Cloud ML Engine لتوسيع نطاق حساباتك. - نشر النماذج المدربة على السحابة للتنبؤات في الوقت الفعلي والدفعية. يبدأ المساق بمصطلحات التعلم الآلي الأساسية والمفاهيم التأسيسية للتعلم العميق. ستتقدم بعد ذلك من خلال شروحات مكتوبة منظمة ومقتطفات كود خطوة بخطوة لتصميم نماذجك وتدريبها، وفي النهاية ترحيلها إلى بيئة سحابية. تم تصميم هذا المساق للمبتدئين الذين لديهم فهم أساسي لـ Python. لا يلزم وجود خبرة سابقة في TensorFlow أو التعلم العميق أو الأنظمة الأساسية السحابية. ابدأ في بناء وتوسيع نطاق نماذج التعلم العميق الخاصة بك اليوم.