مقدمة في التعلم العميق باستخدام Python و TensorFlow

يقود التعلم العميق أكثر التطورات إثارة في التكنولوجيا، ولكن البدء قد يبدو مربكًا بسبب الرياضيات المعقدة والمصطلحات المتخصصة. تقوم هذه الدورة النصية بتفكيك هذه المفاهيم المتقدمة إلى شروحات واضحة وسهلة الفهم. ستنتقل من مبرمج فضولي إلى ممارس واثق قادر على بناء وتدريب وتقييم نماذج التعلم العميق. من خلال قراءة الشروحات المفصلة ودراسة مقتطفات الكود العملية، ستفهم كيف تعالج الشبكات العصبية البيانات وتتخذ القرارات. ماذا ستتعلم: - فهم الرياضيات الأساسية والمفاهيم الجوهرية وراء الشبكات العصبية الاصطناعية. - بناء وتدريب نماذج مخصصة باستخدام TensorFlow وواجهة برمجة تطبيقات Keras. - تنفيذ الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لمهام تصنيف الصور. - استكشاف الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) وشبكات الذاكرة طويلة قصيرة المدى (LSTM) للبيانات التسلسلية. - تطبيق تقنيات التعلم بالنقل لتكييف النماذج القوية المدربة مسبقًا للمهام المخصصة. - تقييم أداء النموذج باستخدام تقنيات التحقق الحديثة وتجنب مشاكل التدريب الشائعة مثل الإفراط في التخصيص (overfitting). تبدأ الدورة بالتعريفات الأساسية والمصطلحات الرئيسية قبل أن ترشدك خطوة بخطوة خلال بناء معماريات الشبكات العصبية، وإعداد خطوط أنابيب البيانات، وتحسين عمليات التدريب. وهي مصممة خصيصًا للمبتدئين الذين لديهم معرفة أساسية بلغة Python، ولا تتطلب أي خبرة سابقة في علم البيانات أو الرياضيات المتقدمة. ابدأ رحلتك في عالم الذكاء الاصطناعي اليوم.