طوّر مهاراتك في معالجة اللغات الطبيعية باستخدام الشبكات العصبية المتكررة، وذلك بفضلTECH “

في مجال الذكاء الاصطناعي، تُستخدم معالجة اللغة الطبيعية باستخدام الشبكات العصبية المتكررة لبناء روبوتات الدردشة وأنظمة التوصية بالمحتوى والمساعدين الافتراضيين الذين يمكنهم فهم طلبات المستخدم باللغة الطبيعية والاستجابة لها. بالإضافة إلى ذلك، يعد التدريب على معالجة اللغة الطبيعية باستخدام الشبكات العصبية المتكررة أمرًا ضروريًا لتطوير المهارات في مجال يزداد الطلب عليه. 

لهذا السبب، صممت TECH محاضرة جامعية في معالجة اللغات الطبيعية باستخدام الشبكات العصبية التكرارية بهدف تزويد الطلاب بالمهارات والكفاءات اللازمة ليتمكنوا من القيام بعملهم كمتخصصين بأعلى كفاءة وجودة ممكنة. وبالتالي، يتم خلال هذا البرنامج تغطية موضوعات مثل توليد النصوص باستخدام الشبكات العصبية التكرارية، وتنقية البيانات وتحويلها أو آليات الرعاية بعمق. 

كل هذا، من خلال وضع مريح 100% عبر الإنترنت يسمح للطالب بتنظيم جداوله الزمنية ودراساته، والجمع بينها وبين أعماله واهتماماته اليومية الأخرى. بالإضافة إلى ذلك، يحتوي هذا المؤهل على أكثر المواد النظرية والعملية اكتمالاً في السوق، مما يسهل عملية الدراسة على الطالب ويسمح له بتحقيق أهدافه بسرعة ودقة. 

كن خبيرًا في تطبيق آليات الرعاية في الشبكات العصبية التكرارية في 6 أسابيع فقط وبحرية تامة في التنظيم“

تحتوي هذه المحاضرة الجامعية في معالجة اللغات الطبيعية NLP  باستخدام الشبكات العصبية التكرارية (RNN) على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصه هي:  

تطوير حالات عملية يقدمها خبراء في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) باستخدام الشبكات العصبية المتكررة (RNN)
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 

يمكنك الوصول إلى جميع محتويات التعلُّم العميق من جهازك اللوحي أو الهاتف المحمول أو الكمبيوتر في أي وقت من اليوم“  

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين يجلبون إلى 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، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.   

عزّز ملفك المهني في أحد المجالات ذات المستقبل الواعد في مجال الحاسوب، بفضل TECH والمواد التعليمية الأكثر ابتكارًا"

يمكنك الخوض في جوانب مثل المعالجة المسبقة لبيانات الصور من راحة منزلك في أي وقت من اليوم"

تم تصميم هيكل هذا المنهج وجميع الموارد التعليمية لهذا المنهج من قبل محترفين مشهورين يشكلون فريق خبراء TECH في مجال التعلم العميق. استفاد هؤلاء المتخصصون من خبرتهم الواسعة ومعرفتهم الحديثة لإنشاء محتوى عملي ومبتكر تماماً. كل ذلك يعتمد أيضا على المنهجية التربوية الأكثر كفاءة ودقيقة على، وهي منهجيةإعادة التعلم (المعروفة بـ Relearning)من TECH. 

يوجد العرض الأكثر اكتمالاً وحداثة لمعالجة اللغة الطبيعية باستخدام الشبكات العصبية التكرارية في هذا المنهج الفريد من نوعه“.

الوحدة 1 معالجة اللغة الطبيعية (NLP) باستخدام الشبكات العصبية المتكررة (RNN) وآلية الانتباه. 

1.1 توليد النص باستخدام الشبكات العصبية التكرارية (RNN)  

1.1.1 تدريب الشبكات العصبية التكرارية (RNN)  لتوليد النص 
2.1.1 توليد اللغة الطبيعية مع الشبكات العصبية التكرارية (RNN)  
3.1.1 تطبيقات توليد النصوص باستخدام الشبكات العصبية التكرارية (RNN)  

2.1 إنشاء مجموعة بيانات التدريب 

1.2.1 إعداد البيانات للتدريب الشبكات العصبية التكرارية (RNN)  
2.2.1 تخزين مجموعة بيانات التدريب 
3.2.1 تنظيف البيانات وتحويلها 

3.1 تحليل المشاعر 

1.3.1 تصنيف المراجعات مع الشبكات العصبية التكرارية (RNN)  
2.3.1 الكشف عن المواضيع الواردة في التعليقات 
3.3.1 تحليل المشاعر مع خوارزميات التعلم العميق 

4.1 شبكة فك تشفير للترجمة الآلية العصبية 

1.4.1 تدريب شبكة الشبكات العصبية التكرارية على الترجمة الآلية 
2.4.1 استخدام شبكة فك تشفيرencoder-decoder للترجمة الآلية 
3.4.1 تحسين دقة الترجمة الآلية باستخدام الشبكات العصبية التكرارية (RNN)  

5.1 آليات الرعاية 

1.5.1 تطبيق آليات الرعاية في الشبكات العصبية التكرارية 
2.5.1 استخدام آليات الرعاية لتحسين دقة النماذج 
3.5.1 مزايا آليات الانتباه في الشبكات العصبية نماذج Transformers 

6.1 آليات الرعاية 

1.6.1 استخدام نماذج المحولات Transformers لمعالجة اللغة الطبيعية 
2.6.1 تطبيق نماذج المحولات Transformers للرؤية 
3.6.1 مزايا نماذج المحولات Transformers 

7.1 محولات للرؤية Transformers 

1.7.1 الاستخدام نماذج المحولات Transformers للرؤية 
2.7.1 المعالجة التمهيدية لبيانات الصورة 
3.7.1 تدريب نموذج المحولات Transformerعلى الرؤية 

8.1  مكتبة Transformers من Hugging Face 

1.8.1 استخدام تقنيات مكتبة Transformers لـ Hugging Face 
2.8.1 تطبيق إنترنت مكتبة Transformers لـ Hugging Face 
3.8.1 مزايا مكتبة Transformers لـ Hugging Face 

9.1 مكتبات أخرى من Transformers 

1.9.1 مقارنة بين مكتبات المحولات المختلفة Transformers 
2.9.1 استخدام مكتبات المحولات الأخرى Transformers 
3.9.1 مزايا مكتبات المحولات الأخرى Transformers 

10.1 تطوير تطبيق NLP مع الشبكات العصبية التكرارية والرعاية التطبيق العملي 

1.10.1 تطوير تطبيق معالجة اللغة الطبيعية مع الشبكات العصبية التكرارية (RNN)  والرعاية 
2.10.1 استخدام الشبكات العصبية التكرارية (RNN)  وآليات الانتباه ونماذج المحولات Transformers في التطبيق 
3.10.1 تقييم التنفيذ ال

Thanks to the most efficient teaching methodology, you will be able to acquire new knowledge in a precise way and in only 150 hours"