التعلم العميق مع TensorFlow 2 و Keras: دليل عملي

يقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل الصناعات، ولكن البدء في التعلم العميق قد يبدو مرهقا بسبب الرياضيات المعقدة والأطر المتغيرة. وتبسط هذه الدورة الرحلة، فترشدك من المفاهيم الأساسية إلى بناء شبكاتك العصبية الخاصة باستخدام المكتبات الأكثر شعبية للغة بايثون. سوف تنتقل من مبتدئ فضولي إلى ممارس واثق قادر على تصميم وتدريب وتقييم نماذج التعلم العميق. ومن خلال تعلم كيفية الاستفادة من واجهة برمجة تطبيقات كيراس النظيفة جنبا إلى جنب مع تنسور فلو، سوف تكتسب المهارات العملية اللازمة لحل مشاكل العالم الحقيقي مثل تصنيف الصور، والتنبؤ بالمجموعات الزمنية، ومعالجة اللغة الطبيعية الأساسية. ماذا ستتعلم: - فهم المفاهيم الرياضية الأساسية للشبكات العصبية، بما في ذلك وظائف التنشيط، والانتشار العكسي، وانحدار التدرج. - بناء وتدريب شبكات عصبية اصطناعية لمهام الانحدار والتصنيف باستخدام واجهة برمجة التطبيقات المتتابعة لنظام كيراس. - تصميم شبكات عصبية مبطنة لتحليل بيانات الصور وتصنيفها. - تنفيذ شبكات عصبية متكررة للتنبؤ بالبيانات المتتالية والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. - استخدام خطوط أنابيب البيانات الحديثة مع واجهة برمجة التطبيقات tf.data API لتحميل مجموعات البيانات الكبيرة ومعالجتها مسبقاً بكفاءة. - تطبيق المبادئ الأساسية لعمليات MLO على حفظ النماذج المدربة وتحريرها وتحميلها من أجل الاستدلال في العالم الحقيقي. تبدأ الدورة بمفاهيم أساسية في بايثون، ونومبي، وبانداس، قبل أن تقودك خطوة بخطوة من خلال بناء شبكات عصبية بسيطة، والهندسة المعمارية المتقدمة، واستراتيجيات نشر النماذج. ويشرح كل مفهوم من خلال تفسيرات مكتوبة واضحة ومقتطفات شفرة منظمة. هذه الدورة مصممة للمبتدئين الذين يرغبون في تعلم التعلم العميق من الصفر. ولا تحتاج إلى خبرة سابقة في التعلم الآلي، على الرغم من أن الإلمام الأساسي ببرمجة بايثون مفيد. ابدأ القراءة اليوم لفتح قوة التعلم العميق وبناء أول شبكة عصبية.