هل أعجبتك المعاينة؟
هذا هو الدرس الأول المجاني. احصل على وصول كامل — اطلب عرضًا تجريبيًا أو سجّل الدخول.
هل أعجبتك المعاينة؟
هذا هو الدرس الأول المجاني. احصل على وصول كامل — اطلب عرضًا تجريبيًا أو سجّل الدخول.
أصبحت الشبكات العصبية جزءًا لا يتجزأ من التعلم الآلي ويمكن استخدامها في مجموعة متنوعة من التطبيقات، من معالجة الصور إلى معالجة اللغة الطبيعية. في هذه الدروس، ستتعرف على المفاهيم الأساسية للشبكات العصبية، بما في ذلك الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNS) وطريقة المربعات الصغرى. سوف تستكشف كيفية إنشاء ANN باستخدام TensorFlow وكيفية استخدام طريقة المربعات الصغرى لتحسين أدائها.
بالمضي قدمًا، سوف تتخلف عن الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وهو نوع من الشبكة العصبية شائعة الاستخدام في معالجة الصور. سوف تتعرف على الطبقات المختلفة المستخدمة في CNN مثل الطبقة التلافيفية، وطبقة التجميع، وطبقة مسطحة، واستخداماتها الأساسية في معالجة الصور. سوف تكتشف أيضًا التطبيقات المختلفة لـ CNN مثل التعرف على الصور والكشف عن الكائنات.
بشكل عام، سوف تكتسب فهمًا أساسيًا للمفاهيم والتقنيات المختلفة المستخدمة في بناء الشبكات العصبية والمهارات اللازمة لتطبيقها في مشاريعك.
ستتعلم المفاهيم الأساسية للشبكات العصبية، بما في ذلك الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) وطريقة المربعات الصغرى، وكيفية بناء شبكة ANN باستخدام TensorFlow، وكيفية تحسين أدائها بطريقة المربعات الصغرى، وأسس الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) المستخدمة في معالجة الصور.
نعم. توفر الدورة فهماً أساسياً للمفاهيم والتقنيات المختلفة المستخدمة في بناء الشبكات العصبية والمهارات اللازمة لتطبيقها في مشاريعك.
تعد الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) نوعاً من الشبكات العصبية المستخدمة بشكل شائع في معالجة الصور. وتغطي الدورة الطبقات المختلفة المستخدمة في شبكة CNN، مثل الطبقة الالتفافية، وطبقة التجميع، والطبقة المسطحة، والتطبيقات مثل التعرف على الصور واكتشاف الكائنات.
تغطي الدروس أنواع النماذج، والشبكات العصبية الاصطناعية، والشبكات العصبية الالتفافية.
ستبني مهارات في الشبكات العصبية الاصطناعية، والتعلم العميق، وأساليب التعلم العميق، و Imagenet، والهندسة العصبية، و TensorFlow.