أساسيات التعلم العميق باستخدام TensorFlow و Keras

التعلم العميق هو المحرك وراء الذكاء الاصطناعي الحديث، من الرؤية الحاسوبية إلى معالجة اللغة الطبيعية. يعد فهم كيفية بناء وتدريب هذه الشبكات العصبية مهارة أساسية لعلماء البيانات ومطوري الذكاء الاصطناعي الطموحين. ترشدك هذه الدورة النصية عبر المفاهيم الأساسية للتعلم العميق باستخدام TensorFlow و Keras. ستنتقل من فهم المبادئ الرياضية الأساسية إلى كتابة تعليمات برمجية نظيفة وجاهزة للإنتاج لتدريب وتقييم وتحسين الشبكات العصبية. ما ستتعلمه: - فهم البنية الأساسية للشبكات العصبية، بما في ذلك الطبقات (layers)، ووظائف التنشيط (activation functions)، والانتشار الخلفي (backpropagation). - بناء وتدريب الشبكات العصبية التغذوية الأمامية (feedforward neural networks) لمهام الانحدار والتصنيف. - معالجة وتصنيف بيانات الصور باستخدام Convolutional Neural Networks. - تحليل البيانات النصية والمتسلسلة باستخدام recurrent neural networks ومفاهيم نمذجة التسلسل الحديثة. - تحسين أداء النموذج باستخدام regularization و dropout وخوارزميات التحسين المتقدمة. - حفظ وتصدير وإعداد النماذج المدربة للنشر في بيئات العالم الحقيقي. تبدأ الرحلة بمصطلحات التعلم العميق التأسيسية، وعمليات الموترات (tensor operations)، وتصميم الشبكة الأساسي. ومن هناك، ستتقدم عبر شروحات نصية منظمة وعروض توضيحية واضحة للتعليمات البرمجية تغطي الرؤية الحاسوبية، ومعالجة التسلسل، وضبط النموذج. صُممت هذه الدورة للمبتدئين، ولا تتطلب سوى معرفة أساسية ببرمجة Python، بدءًا من التعريفات الأساسية قبل الانتقال إلى التطبيق العملي للتعليمات البرمجية. ابدأ القراءة اليوم لبناء مجموعة أدوات التعلم العميق العملية الخاصة بك.