هل أعجبتك المعاينة؟
هذا هو الدرس الأول المجاني. احصل على وصول كامل — اطلب عرضًا تجريبيًا أو سجّل الدخول.
TensorFlow للمبتدئين: التعلم العميق باستخدام TensorFlow
تعلم أساسيات التعلم العميق مع TensorFlow واستكشف الطرق المختلفة المستخدمة في هذا المجالشاهد الدرس الأول مجانًا — احصل على وصول كامل إلى جميع الدروس الـ3.
مبتدئ مقدِّم الخدمة : Josh Turner 3 الدروس · 20m باللغات: العربية, الألمانية, الإنجليزية, الإسبانية, الفرنسية, البرتغالية, Chinese
وصف الدورة
التعلم العميق هو مجال متطور سريعًا، ويمكن أن يكون هناك فهم أساسي للطرق والتقنيات المختلفة المستخدمة في التعلم العميق ذات قيمة للمهنيين في هذا المجال. في هذه الدروس، ستتعرف على أساليب التعلم العميق المختلفة المستخدمة في هذا المجال، بما في ذلك الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وPerceptrons متعددة الطبقات (MLPs). سوف تكتشف أيضًا الأسماء المختلفة المستخدمة في الأوزان في التعلم العميق، واستكشاف دوال Loss المختلفة التي يمكن استخدامها في شبكة عصبية، مثل متوسط الخطأ التربيعي (MSE) والانتروبيا المتقاطعة والثنائية Sparse Categorical Cross-Entropy, Binary Cross-Entropy
للمضي قدمًا، سوف تستكشف الأنواع المختلفة من الطبقات المستخدمة في الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) مثل الطبقة التلافيفية وطبقة التجميع، وطبقة مسطحة. سوف تتعرف أيضًا على الطبقات المختلفة في البيرسيبترون متعدد الطبقات (MLP) وهو نوع آخر من الشبكات العصبية المستخدمة عادة في التعلم العميق.
بعد ذلك، سوف تتعرف بمزيد من التفاصيل على أجهزة التشفير التلقائي، والتي هي نوع من الشبكات العصبية المستخدمة للتعلم غير الخاضع للإشراف. سوف تتعرف على الطبقات المختلفة للتشفير التلقائي، بما في ذلك طبقة التشفير وطبقة فك التشفير. سوف تستكشف أيضًا فوائد وجود طبقة أصغر في مشفر تلقائي، وكيف يمكن أن يحسن كفاءة النموذج.
بشكل عام، سوف تكتشف إحدى مجموعات البيانات الشائعة المتوفرة في مجموعات بيانات TensorFlow والتعرف على تطبيقات التشفير التلقائي في ميزات التعلم في الصور. سوف تكتشف أيضًا ما إذا كان يجب أن تكون طبقة الشفرات التلقائية أكبر، وفهم المنطق وراءها.
ما ستتعلمه
- التعرف على أساليب التعلم العميق المختلفة المستخدمة في هذا المجال، بما في ذلك الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) والبيرسبترون متعدد الطبقات (MLP)
- وصف الأسماء المختلفة المستخدمة للأوزان في التعلم العميق
- شرح دوال الخسارة المتنوعة المستخدمة في الشبكات العصبية، مثل متوسط الخطأ التربيعي (MSE)، والإنتروبيا المتقاطعة الفئوية المتناثرة، والإنتروبيا المتقاطعة الثنائية
- تحديد الأنواع المختلفة للطبقات المستخدمة في شبكات CNN، بما في ذلك طبقات الالتفاف والتجميع والتسطيح
- استكشاف الترميز التلقائي للتعلم غير الخاضع للإشراف، بما في ذلك طبقات الترميز وفك الترميز
- اكتشاف مجموعة بيانات TensorFlow الشهيرة وتطبيقات الترميز التلقائي في تعلم الميزات في الصور
النقاط الرئيسية
- يستخدم التعلم العميق عدة أساليب، بما في ذلك الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) والبيرسبترون متعدد الطبقات (MLP).
- يمكن للشبكات العصبية استخدام دوال خسارة مختلفة، مثل متوسط الخطأ التربيعي (MSE)، والإنتروبيا المتقاطعة الفئوية المتناثرة، والإنتروبيا المتقاطعة الثنائية.
- تُبنى الشبكات العصبية الالتفافية من أنواع طبقات تشمل الطبقة الالتفافية وطبقة التجميع وطبقة التسطيح.
- المشفرات التلقائية هي نوع من الشبكات العصبية المستخدمة للتعلم غير الخاضع للإشراف، وتتكون من طبقة ترميز وطبقة فك ترميز.
- يمكن لطبقة أصغر في المشفر التلقائي تحسين كفاءة النموذج ومساعدته في تعلم الميزات في الصور.
الأسئلة الشائعة
من المستهدف بهذا الكورس؟
يستهدف المهنيين في مجال التعلم العميق الذين يرغبون في فهم تأسيسي للأساليب والتقنيات المختلفة المستخدمة في هذا المجال.
ما هي أساليب التعلم العميق التي يغطيها الكورس؟
يغطي أساليب التعلم العميق بما في ذلك الشبكات العصبية الالتفافية (CNN)، والبيرسبترون متعدد الطبقات (MLP)، والمشفرات التلقائية.
ماذا سأتعلم عن دوال الخسارة؟
ستستكشف دوال الخسارة المتنوعة المستخدمة في الشبكة العصبية، مثل متوسط الخطأ التربيعي (MSE)، والإنتروبيا المتقاطعة الفئوية المتناثرة، والإنتروبيا المتقاطعة الثنائية.
ما هي المشفرات التلقائية التي يغطيها هذا الكورس؟
المشفرات التلقائية هي نوع من الشبكات العصبية المستخدمة للتعلم غير الخاضع للإشراف؛ ويغطي الكورس طبقات الترميز وفك الترميز الخاصة بها، وفوائد وجود طبقة أصغر، وتطبيقاتها في تعلم الميزات في الصور.
ما هي المهارات التي يبنيها هذا الكورس؟
يبني مهارات في TensorFlow، والتعلم العميق، وأساليب التعلم العميق، والمشفرات التلقائية، وتعلم الميزات، ومجموعات بيانات التدريب.
