التعلم العميق والشبكات العصبية باستخدام TensorFlow و Keras

يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولاً في طريقة حل الشركات للمشكلات المعقدة، بدءاً من التنبؤ باتجاهات السوق وصولاً إلى التعرف على الصور. يرشدك هذا المساق المكتوب عبر المفاهيم الأساسية للتعلم العميق، مما يمكّنك من بناء نماذج قوية من الصفر باستخدام أدوات حديثة. ستنتقل من فهم الخلايا العصبية الاصطناعية الأساسية إلى تطبيق معماريات متقدمة مثل autoencoders ونماذج التعلم بالنقل (transfer learning)، واكتساب المهارات العملية لتطبيق الشبكات العصبية على مجموعات البيانات الواقعية. ما ستتعلمه: - فهم البنية الأساسية للشبكات العصبية الاصطناعية ومفاهيم التعلم العميق. - بناء وتدريب نماذج تنبؤية باستخدام Keras API و TensorFlow. - تطبيق تقنيات التعلم بالنقل (transfer learning) للاستفادة من النماذج المدربة مسبقاً لمهام الرؤية الحاسوبية. - تطبيق autoencoders لتقليل الأبعاد واستخراج ميزات البيانات. - تطوير أنظمة التعرف على الوجه باستخدام معماريات التعلم العميق الراسخة مثل FaceNet و VGG-Face. - ممارسة المعالجة المسبقة للبيانات (data preprocessing) وتقييم النموذج لضمان أداء قوي للتعلم الآلي. يبدأ المساق بالمصطلحات الأساسية والتعاريف التأسيسية قبل الانتقال إلى التطبيق العملي من خلال شروحات مكتوبة مفصلة ومقتطفات برمجية (code snippets). تم تصميم هذا المساق للمبتدئين المهتمين بعلوم البيانات (data science) و AI، ولا يتطلب أي خبرة سابقة في التعلم الآلي. ابدأ رحلتك في عالم الشبكات العصبية العميقة اليوم.