طوِّر مهاراتك واكتسب كفاءات جديدة في إضفاء الطابع الشخصي على النماذج باستخدام TensorFlow، وذلك بفضل أكبر جامعة رقمية في العالم بفضل TECH“

يعد إضفاء الطابع الشخصي على النماذج باستخدام TensorFlow أمرًا أساسية الأهمية نجاح مشاريع التعلم الآلي. يسمح بتكييف النماذج مع احتياجات المشروع المحددة، لتحسين كفاءة النموذج وأدائه أو لتجربة أساليب مختلفة لحل مشكلة ما. إنها مهارة أساسية لأي محترف يعمل في مجال التعلم الآلي وهي أساسية للمضي قدماً في تطوير تطبيقات وحلول جديدة.

لهذا السبب، صممت جامعة TECH محاضرة جامعية في إضفاء الطابع الشخصي على النماذج باستخدام TensorFlow بهدف تزويد الطلاب بالمهارات والكفاءات اللازمة ليتمكنوا من القيام بعملهم كمتخصصين بأعلى كفاءة وجودة ممكنة. بالتالي، سيتم خلال هذا البرنامج تناول جوانب مثل استخدام المكتبة أو استخدام تقنيات التحسين للتدريب أو البيئة الحاسوبية Numpy.

كل هذا بفضل الوضع المريح 100% عبر الإنترنت الذي يتيح الطلاب تنظيم جداولهم الزمنية ودراستهم، والجمع بينها وبين أعمالهم واهتماماتهم اليومية الأخرى. بالإضافة إلى ذلك، يحتوي المؤهل العلمى على المواد النظرية والعملية الأكثر اكتمالا في السوق، مما يسهل عملية دراسة الطالب ويسمح له بتحقيق أهدافه بسرعة وكفاءة.

كن خبيراً في الأمن السيبراني في البيئة الحاسوبية Numpy في 6 أسابيع فقط وبحرية تامة في التنظيم“

هذه المحاضرة الجامعية في إضفاء الطابع الشخصي على النماذج باستخدام TensorFlow تحتوي على البرنامج التعليمى الأكثر اكتمالا وحداثة في السوق. أبرز خصائصه هي:

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في إضفاء الطابع الشخصي على النماذج باستخدام TensorFlow
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات الرياضية والعملية حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزه الخاص على المنهجيات المبتكرة 
دروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

كن خبيراً في الأمن السيبراني في البيئة الحاسوبية Numpy في 6 أسابيع فقط وبحرية تامة في التنظيم“

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في هذا المجال يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم, بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة.

سيتيح محتوى البرنامج المتعدد الوسائط، والذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية.

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلّم القائم على المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار السنة الدراسىة. للقيام بذلك، ستحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي جديد صنعه خبراء مشهورون.

استفد من جميع المحتويات الموجودة على إدارة معايير التدريب من جهازك اللوحي أو الهاتف المحمول أو الكمبيوتر"

تعلّم كيفية استخدام تطبيق التنبؤ بالأداء وأنت مرتاح في منزلك في أي وقت من اليوم"

تم تصميم الهيكل وجميع الموارد التعليمية لهذا المنهج الدراسي من قبل محترفين مشهورين يشكلون فريق الخبراء من TECH في مجال الحوسبة. لقد استخدم هؤلاء المتخصصون خبرتهم الواسعة ومعرفتهم الأكثر تقدمًا لإنشاء محتوى عملي ومحدث بالكامل. كل ذلك يعتمد أيضا على المنهجية التربوية الأكثر كفاءة، وهي منهجية إعادة التعلم Relearning من جامعة TECH.

نقدم لك أحدث وأكمل عرض حول إضفاء الطابع الشخصي على النماذج باستخدام TensorFlow من خلال TECH“

الوحدة 1 إضفاء الطابع الشخصي على النموذج والتدريب باستخدام TensorFlow

1.1 TensorFlow

1.1.1 استخدام مكتبة TensorFlow
2.1.1 نموذج التدريب مع TensorFlow
3.1.1 العمليات بالرسومات في TensorFlow

2.1 TensorFlow و NumPy

1.2.1 بيئة الحوسبة NumPy لـ TensorFlow
2.2.1 باستخدام مصفوفات NumPy باستخدام TensorFlow
3.2.1 عمليات NumPy لرسومات TensorFlow

3.1 إضفاء الطابع الشخصي على النماذج والخوارزميات التدريب

1.3.1 بناء نماذج مخصصة باستخدام TensorFlow
2.3.1 إدارة بارامترات التدريب
3.3.1 استخدام تقنيات التحسين الأمثل للتدريب

4.1 ميزات ورسومات TensorFlow

1.4.1 وظائف مع TensorFlow
2.4.1 استخدام الرسوم البيانية للتدريب على النماذج
3.4.1 تحسين الرسومات باستخدام عمليات TensorFlow

5.1 بيانات التحميل والمعالجة المسبقة باستخدام TensorFlow

1.5.1 تحميل مجموعات البيانات باستخدام TensorFlow
2.5.1 بيانات المعالجة المسبقة باستخدام TensorFlow
3.5.1 استخدام أدوات TensorFlow للتلاعب بالبيانات

6.1 API tf.data

1.6.1 استخدام tf.data API لمعالجة البيانات
2.6.1 بناء تدفقات البيانات باستخدام tf.data
3.6.1 استخدام واجهة برمجة التطبيقات tfdata للتدريب النموذجي

7.1 تنسيق TFRecord

1.7.1 استخدام واجهة برمجة التطبيقات TFRecord لتسلسل البيانات
2.7.1 تحميل ملف TFRecord باستخدام TensorFlow
3.7.1 استخدام ملفات TFRecord للتدريب النموذجي

8.1 طبقات المعالجة التمهيدية Keras

1.8.1 استخدام واجهة برمجة التطبيقات المعالجة مسبقًا Keras
2.8.1 البناء المكون من pipelinedالمعالجة المسبقة مع Keras
3.8.1 استخدام واجهة برمجة التطبيقات للمعالجة المسبقة لـ Keras للتدريب النموذجي

9.1 مشروع مجموعات بيانات TensorFlow Datasets

1.9.1 استخدام مجموعات بيانات TensorFlow Datasets لتحميل البيانات
2.9.1 معالجة البيانات مسبقًا باستخدام مجموعات بيانات TensorFlow Datasets
3.9.1 استخدام مجموعات بيانات TensorFlow Datasets للتدريب على النماذج

10.1 بناء تطبيق التعلم العميق باستخدام Deep Learning مع TensorFlow. التطبيق العملي

1.10.1 بناء تطبيق التعلم العميق باستخدام Deep Learning مع TensorFlow
2.10.1 تدريب نموذج مع TensorFlow
3.10.1 استخدام التطبيق للتنبؤ بالنتائج

بفضل منهجية التدريس الأكثر كفاءة، ستتمكن من اكتساب معرفة جديدة بطريقة دقيقة ودون قضاء الكثير من الوقت في الدراسة“