كورس الـDeep Learning من Andrew Ng
التعلم العميق هو الجزء من الذكاء الاصطناعي الذي يرتفع بسرعة ويقود الكثير من التطورات والتحولات التي يروج لها الذكاء الاصطناعي. تخصص Coursera Deep Learning هذا الذي أنشأه وعلمه Andrew Ng عبارة عن سلسلة دورات أكثر تقدمًا لأولئك الذين يتطلعون إلى التعرف على الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق ، وكيفية تطبيقه لحل المشكلات وبناء مستقبل مهني في الذكاء الاصطناعي. نظرًا لأنه ليس برنامجًا للمبتدئين ، فمن المتوقع أن يكون لدى المتعلمين مهارات برمجة Python والرياضيات وبعض المعرفة والخبرة في التعلم الآلي. في الواقع ، يُستشهد بهذا التخصص باعتباره المتابعة المنطقية التالية لدورة التعلم الآلي التي يقدمها أندرو نج على كورسيرا.
هذا تخصص من خمس دورات حيث يتعلم الطلاب المهارات الفنية الهامة وأدوات التعلم العميق. تغطي هذه الدورات المواضيع التالية:
أسس الشبكات العصبية
كيفية بناء شبكات عصبية عميقة وتدريبهم على البيانات
الجوانب العملية للتعلم العميق ، مثل ضبط المعلمات الفائقة ، والتنظيمات والتحسين
بناء مشاريع التعلم الآلي
كيفية إعداد مجموعات التدريب / التطوير / الاختبار
التعلم العميق الشامل ومتى يجب عليك استخدامه
بناء شبكات عصبية تلافيفية وتطبيقها على بيانات الصورة
نماذج التسلسل وكيفية تطبيقها على مشاكل معالجة اللغة الطبيعية
إلى جانب ذلك ، تغطي الدورات العديد من دراسات الحالة الواقعية من الرعاية الصحية والقيادة الذاتية وقراءة لغة الإشارة وتوليد الموسيقى ومعالجة اللغة الطبيعية. يعمل الطلاب على العديد من المشاريع المثيرة من بناء نظام التعرف على الوجوه إلى بناء نظام ترجمة بسيط وغير ذلك الكثير. علاوة على ذلك ، هناك مقابلات ومناقشات مع كبار القادة والرواد في هذا المجال والتي تقدم للطلاب المشورة المهنية والإلهام وتساعدهم على فهم المواقف التي من المحتمل أن يواجهوها في العالم الحقيقي.
النقاط الرئيسية
أتقن نظرية الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق ، وشاهد كيف يتم تطبيقها في الصناعة
تدرب على Python و TensorFlow
فهم أفضل ممارسات الصناعة لبناء تطبيقات التعلم العميق
احصل على المشورة من خبراء التعلم العميق والقادة في هذا المجال
كن قادرًا على تنفيذ شبكة عصبية في TensorFlow
فهم كيفية تشخيص الأخطاء في نظام التعلم الآلي وتحديد أولويات التوجيهات لتقليل الأخطاء
فهم كيفية بناء وتدريب الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) والمتغيرات الشائعة الاستخدام مثل GRUs و LSTM
المدة: 4 أشهر ، 5 ساعات في الأسبوع
التقييم: 4.8
سجل هنا