اكتشف أفضل البرامج التعليمية والأدلة لدينا حول مجموعة متنوعة من المواضيع، بما في ذلك التكنولوجيا والصحة وأسلوب الحياة والمزيد. انضم إلينا للحصول على تحديثات غنية ومثيرة للاهتمام ستساعدك على توسيع معرفتك وتحسين حياتك.
Suggested by: Coursera (What is Coursera?)
No prior knowledge required
No unnecessary risks
هذا التخصص مخصص للباحثين والممارسين في مجال التعلم الآلي الذين يتطلعون إلى تطوير المهارات العملية في إطار التعلم العميق TensorFlow الشهير.
سترشدك الدورة الأولى في هذا التخصص إلى المفاهيم الأساسية المطلوبة من أجل:
ستعمل الدورة الثانية على تعميق معرفتك ومهاراتك في TensorFlow، لتطوير:
سوف تعتاد أيضًا على واجهات برمجة تطبيقات TensorFlow لتضمين نماذج التسلسل.
الدورة الأخيرة متخصصة في النهج الاحتمالي الذي يصبح أكثر أهمية في التعلم العميق. سوف تتعلم:
يمكن أيضًا اعتبار هذه الدورة بمثابة مقدمة لمكتبة TensorFlow Probability.
المعرفة اللازمة لهذا التخصص هي:
كجزء من المشاريع النهائية ومهام البرمجة لهذا التخصص، سوف تكتسب مهارات عملية في تطوير نماذج التعلم العميق لمجموعة متنوعة من التطبيقات مثل:
مرحبًا بك في الدورة التدريبية “البدء باستخدام TensorFlow 2”! ستتعلم في هذه الدورة العملية الكاملة لتطوير نماذج التعلم العميق باستخدام TensorFlow، بدءًا من التوصيف والتدريب والتقييم والتنبؤ بالنماذج من خلال واجهة برمجة التطبيقات التسلسلية، والتحقق من صحة النماذج، ودمج التنظيم، وتنفيذ القراءات المتكررة، وحفظ النماذج وتحميلها.
قم بتطبيق المفاهيم التي تتعلمها على الفور من خلال تمارين البرمجة العملية، بتوجيه من مساعد تدريس مؤهل. بالإضافة إلى ذلك، هناك سلسلة من مهام البرمجة التي يتم تقييمها تلقائيًا لتعزيز مهاراتك.
في نهاية الدورة، ستقوم بتجميع المفاهيم معًا في مشروع نهائي، حيث ستقوم بتطوير نموذج مصنف الصور من البداية.
TensorFlow هي مكتبة آلية مفتوحة المصدر، وواحدة من أكثر أطر التعلم العميق استخدامًا. يشير إصدار TensorFlow 2 إلى تغيير كبير في تطوير المنتج، مع التركيز بشكل رئيسي على سهولة الاستخدام لجميع المستخدمين، من المبتدئين إلى المستوى المتقدم. هذه الدورة مخصصة أيضًا للمستخدمين الجدد وكذلك أولئك الذين لديهم خبرة في TensorFlow 1.x.
المعرفة المطلوبة للنجاح في الدورة هي:
مرحبًا بك في الدورة التدريبية “لتخصيص نماذجك باستخدام TensorFlow 2”! ستقوم في هذه الدورة بتعميق معرفتك ومهاراتك في TensorFlow لتطوير النماذج وتقنيات التعلم العميق المخصصة لكل تطبيق. ستستخدم واجهات برمجة التطبيقات منخفضة المستوى في TensorFlow لتطوير بنيات النماذج المعقدة والطبقات المخصصة والمعلومات المرنة. قم أيضًا بتوسيع معرفتك بواجهات برمجة التطبيقات TensorFlow لتشمل نماذج السلسلة.
قم بتطبيق المفاهيم فورًا من خلال التمارين العملية، تحت إشراف مدرس مساعد مؤهل. بالإضافة إلى ذلك، هناك سلسلة من مهام البرمجة التي يتم تقييمها تلقائيًا لتعزيز مهاراتك.
في نهاية الدورة، ستقوم بتجميع المفاهيم في مشروع نهائي، حيث ستقوم بتطوير نموذج ترجمة عصبي مخصص من الصفر.
TensorFlow هي مكتبة آلية مفتوحة المصدر، وواحدة من أكثر أطر التعلم العميق استخدامًا. يشير إصدار TensorFlow 2 إلى تغيير كبير في تطوير المنتج، مع التركيز بشكل رئيسي على سهولة الاستخدام لجميع المستخدمين، من المبتدئين إلى المستوى المتقدم.
تتبع هذه الدورة التدريبية مباشرة الدورة التدريبية السابقة “البدء باستخدام TensorFlow 2”. المعرفة الإضافية المطلوبة للنجاح هي:
مرحبًا بك في الدورة التدريبية “المعلومات المبنية على الاحتمالية باستخدام TensorFlow”! تعتمد هذه الدورة على مفاهيم TensorFlow الأساسية والمهارات التي تم تعلمها في الدورتين الأوليين، وتركز على النهج القائم على الاحتمالات للتعلم العميق. يعد هذا مجالًا مهمًا جدًا يهدف إلى قياس الضوضاء وعدم اليقين التي غالبًا ما توجد في بيانات العالم الحقيقي. ويعد هذا جانبًا أساسيًا عند استخدام نماذج التعلم العميق في مجالات مثل المركبات ذاتية القيادة أو التشخيص الطبي؛ من المهم أن يعرف النموذج ما لا يعرفه.
سوف تتعلم كيفية تطوير النماذج الاحتمالية باستخدام TensorFlow، باستخدام مكتبة الاحتمالية TensorFlow، والتي تم تصميمها لتسهيل تكامل النماذج الاحتمالية مع التعلم العميق. وبالتالي، يمكن أيضًا اعتبار هذه الدورة مقدمة لمكتبة احتمالات TensorFlow.
سوف تتعلم كيف يمكن تمثيل الضغطات الاحتمالية ودمجها في نماذج التعلم العميق في TensorFlow، بما في ذلك الشبكات العصبية الافتراضية، والتدفقات العادية، وأجهزة التشفير التلقائي المتغيرة. سوف تتعلم كيفية تطوير نماذج لقياس عدم اليقين، بالإضافة إلى النماذج التوليدية التي يمكنها إنشاء أمثلة جديدة مشابهة لتلك الموجودة في البيانات، مثل صور وجوه المشاهير.
تطبيق المفاهيم من خلال التمارين العملية، تحت إشراف مدرس مساعد مؤهل. بالإضافة إلى ذلك، هناك سلسلة من مهام البرمجة التي يتم تقييمها تلقائيًا لتعزيز مهاراتك.
في نهاية الدورة، ستقوم بتجميع المفاهيم في مشروع نهائي، حيث ستقوم بتطوير خوارزمية التشفير التلقائي المتغير لإنشاء نموذج توليدي لمجموعة من الصور الاصطناعية التي سيتعين عليك إنشاؤها بنفسك.
تتبع هذه الدورة دورتي التخصص السابقتين، “البدء باستخدام TensorFlow 2″ و”تكييف نماذجك باستخدام TensorFlow 2”. المعرفة الإضافية المطلوبة للنجاح هي:
