دورة عبر الإنترنت – تخصص احترافي معتمد في التقنيات المتقدمة لـ DeepLearning.AI

قم بتحسين مهاراتك وإتقان TensorFlow. قم بتخصيص نماذج التعلم الحسابي الخاصة بك من خلال أربع دورات تدريبية عملية!

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
دورة عبر الإنترنت - تخصص احترافي معتمد في التقنيات المتقدمة لـ DeepLearning.AI

Professional Certificate

المستوى المتوسط

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • مهارات تفسير النماذج
  • كشف الكائنات
  • نماذج مكيفة وخاصة
  • التعلم الآلي التوليدي
  • حلقات تدريب مخصصة

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • مهندس برمجيات
  • مهندس التعلم الآلي
  • مطور Tensorflow
  • خبير التعرف على الأشياء
  • خبير تجزئة الصور
  • تطوير التطبيقات القائمة على التعلم الآلي
  • خبير معالجة اللغات الطبيعية
  • خبير التعلم العميق التوليدي

التدريب – سلسلة من الدورات المكونة من أربعة أجزاء

حول تنسورفلو

Tensorflow عبارة عن منصة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي الشامل. إنه يوفر نظامًا بيئيًا واسعًا ومرنًا من الأدوات والمكتبات وموارد المجتمع التي تمكن الباحثين من تطوير مجال التعلم الآلي والمطورين لبناء التطبيقات القائمة على التعلم الآلي وتشغيلها بسهولة. يُستخدم TensorFlo بشكل شائع في تطبيقات التعلم الآلي مثل:

  • التعرف على الصوت وتحديده
  • ترجمة جوجل
  • التعرف على الصور
  • معالجة اللغة الطبيعية

لهذا التخصص

قم بتوسيع معرفتك بواجهة برمجة التطبيقات الوظيفية وقم ببناء أنواع النماذج غير الخطية. تعرف على كيفية تحسين التدريب في بيئات مختلفة باستخدام معالجات وأنواع شرائح متعددة، وتعرف على بعض سيناريوهات رؤية الكمبيوتر المتقدمة مثل:

  • التعرف على الكائنات
  • تجزئة الصورة
  • فك رموز التلافيف

اكتشف التعلم العميق التوليدي، بما في ذلك الطرق التي يمكن للذكاء الاصطناعي من خلالها إنشاء محتوى جديد، بدءًا من نقل النمط إلى التشفير التلقائي، وVAEs، والشبكات التوليدية وجهًا لوجه.

عليك

هذا التخصص مخصص لمهندسي البرمجيات ومهندسي التعلم الآلي ذوي المعرفة الأساسية بـ TensorFlow والذين يرغبون في توسيع معرفتهم ومهارات العمل من خلال تعلم الميزات المتقدمة لـ TensorFlow لبناء نماذج قوية. هل تبحث عن مكان للبدء؟ أتقن الأساسيات من خلال شهادة DeepLearning.AI Developer TensorFlo Professional. هل أنت مستعد لإطلاق نماذجك إلى العالم؟ تعرف على كيفية تشغيل النماذج الخاصة بك باستخدام تخصص TensorFlo: البيانات والنشر.

مشروع التعلم العملي

في هذا التدريب، سوف تكتسب المعرفة العملية والتدريب العملي على تقنيات TensorFlo المتقدمة مثل:

  • نقل النمط
  • التعرف على الكائنات
  • التعلم الآلي التوليدي

الدورات

  • الدورة 1:
    فهم الأساس الأساسي لواجهة برمجة التطبيقات الوظيفية وإنشاء أنواع نماذج غير خطية غريبة ووظائف وطبقات الخسارة التكيفية.
  • الدورة 2:
    تعرف على كيفية عمل توقيع محسّن ومجاني. تحسين التدريب في بيئات مختلفة باستخدام العديد من المعالجات وأنواع الرقائق.
  • الدورة 3:
    التدرب على التعرف على الأشياء وتجزئة الصور والتفسير البصري للتلافيف.
  • الدورة 4:
    استكشف التعلم العميق التوليدي وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء محتوى جديد، بدءًا من نقل الأنماط وحتى التشفير التلقائي وVAEs ووصولاً إلى الشبكات التوليدية المتعارضة.

Details of the courses that make up the specialization

النماذج والطبقات ووظائف الخسارة المخصصة باستخدام TensorFlow

الدورة 1 • 31 ساعة • 4.9 (1,046 تقييمًا)

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم

  • ستقوم بمقارنة واجهات برمجة التطبيقات الوظيفية والمتسلسلة، واكتشاف نماذج جديدة يمكنك إنشاؤها باستخدام واجهة برمجة التطبيقات الوظيفية، وبناء نموذج ينتج مخرجات متعددة بما في ذلك شبكة سيامية.
  • أنشئ وظائف خسارة مخصصة (بما في ذلك وظيفة الخسارة المتباينة المستخدمة في شبكة سيامية) لقياس نجاح النموذج ومساعدة شبكتك العصبية على التعلم من بيانات التدريب.
  • ستبني على الطبقات القياسية الموجودة لإنشاء طبقات مخصصة لنموذجك، وتكييف طبقة الشبكة باستخدام طبقة الإدخال، وفهم الاختلافات بينها، ومعرفة ما يشكل الطبقة المخصصة، واستكشاف وظائف التنشيط.
  • ستبني على النماذج الموجودة لإضافة وظائف مخصصة، وتتعلم كيفية تحديد الفئة المخصصة الخاصة بك بدلاً من استخدام واجهات برمجة التطبيقات الوظيفية أو المتسلسلة، وإنشاء نماذج قابلة للشبكة من فئة نموذج TensorFlow، وإنشاء ResNet عن طريق تحديد فئة نموذج مخصص.

DeepLearning.AI التخصص في TensorFlow: التقنيات المتقدمة

يقدم ميزات TensorFlow التي تمنح المتعلمين مزيدًا من التحكم في بنية النماذج الخاصة بهم والأدوات التي تساعدهم على إنشاء نماذج التعلم الآلي المتقدمة وتدريبها.

ويهدف هذا التخصص

لمهندسي البرمجيات والتعلم الآلي في بداية ومنتصف حياتهم المهنية الذين لديهم فهم أساسي لـ TensorFlow ويريدون توسيع معارفهم ومهاراتهم من خلال تعلم ميزات TensorFlow المتقدمة لبناء نماذج قوية.

المهارات التي سوف تكتسبها

  • الفئة: واجهة برمجة التطبيقات الوظيفية
  • واجهة برمجة التطبيقات الوظيفية
  • الفئة: نماذج مخصصة ومخصصة مع واجهة برمجة التطبيقات الوظيفية
  • نماذج مخصصة ومخصصة مع واجهة برمجة تطبيقات وظيفية
  • الفئة: وظائف الخسارة المعدلة
  • وظائف الخسارة المعدلة
  • الفئة: طبقات مخصصة
  • طبقات مخصصة

تدريب شخصي وموزع باستخدام TensorFlow

الدورة 2 • 24 ساعة • 4.8 (406 تقييم)

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم

  • ستتعرف على كائنات Tensor، وهي اللبنات الأساسية لـ TensorFlow، وستفهم الفرق بين الموترات “المتحمسة” و”الرسومية” في TensorFlow، وستتعلم كيفية استخدام أدوات TensorFlow لحساب التدرجات.
  • أنشئ حلقات تدريب مخصصة باستخدام GradientTape وTensorFlow Datasets للحصول على مزيد من المرونة والرؤية في تدريب النموذج الخاص بك.
  • ستتعرف على فوائد إنشاء تعليمات برمجية يتم تشغيلها في الوضع الرسومي، وترى كيف تبدو التعليمات البرمجية الرسومية، وتتدرب على ترحيل هذه التعليمات البرمجية الفعالة تلقائيًا باستخدام أدوات TensorFlow.
  • ستستفيد من قوة التدريب الموزع لمعالجة المزيد من البيانات وتدريب نماذج أكبر، بشكل أسرع، والحصول على نظرة عامة على استراتيجيات التدريب الموزعة المختلفة، وممارسة العمل باستخدام إستراتيجية تتدرب على وحدات معالجة رسوميات متعددة، وأخرى تتدرب على وحدات معالجة رسومات متعددة.

DeepLearning.AI التخصص في TensorFlow: التقنيات المتقدمة

يقدم ميزات TensorFlow التي تمنح المتعلمين مزيدًا من التحكم في بنية النماذج الخاصة بهم والأدوات التي تساعدهم على إنشاء نماذج التعلم الآلي المتقدمة وتدريبها.

ويهدف هذا التخصص

لمهندسي البرمجيات والتعلم الآلي في بداية ومنتصف حياتهم المهنية الذين لديهم فهم أساسي لـ TensorFlow ويريدون توسيع معارفهم ومهاراتهم من خلال تعلم ميزات TensorFlow المتقدمة لبناء نماذج قوية.

المهارات التي سوف تكتسبها

  • الفئة: استراتيجيات التوزيع
  • استراتيجيات التوزيع
  • فئة: GradientTape للتحسين
  • GradientTape للتحسين
  • الفئة: حلقات تدريبية مخصصة
  • حلقات تدريب مخصصة
  • الفئة: الوظائف الأساسية للموترات
  • الوظائف الأساسية للموترات

رؤية كمبيوتر متقدمة مع TensorFlow

الدورة 3 • 19 ساعة • 4.8 (498 تقييمًا)

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم

  • سوف تستكشف تصنيف الصور وتجزئة الصور وموقع الكائن واكتشاف الكائنات. تطبيق نقل التعلم إلى موقع الكائن والكشف عنه.
  • قم بتطبيق نماذج اكتشاف الكائنات مثل CNN الإقليمية وResNet-50، وقم بتكييف النماذج الحالية، وقم ببناء نماذجك الخاصة لاكتشاف صور البط الخاصة بك وتحديد موقعها وتسميتها.
  • قم بتطبيق تجزئة الصور باستخدام أشكال مختلفة من الشبكة التلافيفية الكاملة (FCN) بما في ذلك U-Net وMask-RCNN للتعرف على الأرقام والحيوانات الأليفة والزومبي واكتشافها.
  • حدد أجزاء الصورة التي يستخدمها النموذج الخاص بك لإجراء تنبؤاته باستخدام خرائط تنشيط الفئة وخرائط الأهمية، وقم بتطبيق أساليب تفسير التعلم الآلي لاختبار وتحسين تصميم شبكة مشهورة، AlexNet.

DeepLearning.AI التخصص في TensorFlow: التقنيات المتقدمة

يقدم ميزات TensorFlow التي تمنح المتعلمين مزيدًا من التحكم في بنية النماذج الخاصة بهم والأدوات التي تساعدهم على إنشاء نماذج التعلم الآلي المتقدمة وتدريبها.

ويهدف هذا التخصص

لمهندسي البرمجيات والتعلم الآلي في بداية ومنتصف حياتهم المهنية الذين لديهم فهم أساسي لـ TensorFlow ويريدون توسيع معارفهم ومهاراتهم من خلال تعلم ميزات TensorFlow المتقدمة لبناء نماذج قوية.

المهارات التي سوف تكتسبها

  • الفئة: أهمية
  • أهمية
  • التصنيف: تقسيم الصور
  • تجزئة الصورة
  • التصنيف: تفسير النماذج
  • تفسير النماذج
  • التصنيف: الخرائط التشغيلية للإدارات
  • خرائط تشغيل الأقسام
  • الفئة: واجهة برمجة تطبيقات اكتشاف الكائنات في TensorFlow
  • واجهة برمجة التطبيقات لاكتشاف الكائنات في TensorFlow

التعلم العميق التوليدي مع TensorFlow

الدورة 4 • 16 ساعة • 4.9 (279 تقييمًا)

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم

  • سوف تتعلم عن نقل النمط العصبي من خلال تعلم النقل: العثور على محتوى الصورة (على سبيل المثال، بطة)، وأسلوب اللوحة (على سبيل المثال، التكعيبية أو الانطباعية)، والجمع بين المحتوى والأسلوب في صورة جديدة.
  • ستقوم ببناء أجهزة تشفير تلقائية بسيطة على مجموعة بيانات MNIST المعروفة، وبنيات تلافيفية عميقة أكثر تعقيدًا على مجموعة بيانات Fashion MNIST، وفهم الفرق في النتائج بين نماذج DNN وCNN، وتحديد طرق إزالة الضوضاء من الصور المزعجة، وبناء CNN يقوم AutoEncoder باستخدام TensorFlow لإنتاج صورة نظيفة من صورة مزعجة.
  • استكشف أجهزة التشفير التلقائي المتنوعة (VAEs) لإنشاء بيانات جديدة تمامًا وإنشاء وجوه رسوم متحركة لمقارنتها بالصور المرجعية.
  • سوف تتعلم عن شبكات GAN؛ الاختراع والميزات والهندسة المعمارية وكيفية اختلافها عن VAEs، ستفهم دور المولد والمميز داخل النموذج، ومفهوم مرحلتي التدريب ودور الضوضاء المقدمة، وبناء شبكة GAN الخاصة بك والتي يمكنها إنشاء وجوه.

DeepLearning.AI التخصص في TensorFlow: التقنيات المتقدمة

يقدم ميزات TensorFlow التي تمنح المتعلمين مزيدًا من التحكم في بنية النماذج الخاصة بهم، وتزودهم بالأدوات اللازمة لإنشاء نماذج التعلم الآلي المتقدمة وتدريبها.

ويهدف هذا التخصص

لمهندسي البرمجيات والتعلم الآلي في بداية ومنتصف حياتهم المهنية الذين لديهم فهم أساسي لـ TensorFlow ويريدون توسيع معارفهم ومهاراتهم من خلال تعلم ميزات TensorFlow المتقدمة لبناء نماذج قوية.

المهارات التي سوف تكتسبها

  • الفئة: أجهزة تشفير السيارات
  • التشفير التلقائي
  • التصنيف: الشبكات التوليدية العدائية
  • الشبكات التوليدية المعارضة
  • الفئة: نقل النمط العصبي
  • انتقال النمط العصبي

منتجات ذات صلة