لا تفوّت الفرصة الفريدة من نوعها لرفع مستوى تخصصك في تخصيص النماذج باستخدام TensorFlox بفضل هذه المحاضرة الجامعية في 6 أسابيع فقط“  

تتطور الهندسة الحديثة باستمرار، وقد أثبت التعلم العميق Deep Learning أنه أداة أساسية لمعالجة البيانات وحل المشكلات المعقدة. في هذا السياق، تم تصميم هذه الشهادة لتلبية الطلب المتزايد على المهنيين المؤهلين تأهيلاً عالياً في هذا المجال. لذلك، صُمم البرنامج خصيصاً للاستجابة للاحتياجات الحالية للسوق، حيث يقدم للطلاب تعليماً عالي الجودة في تخصيص النماذج باستخدام TensorFlow، وهي واحدة من أكثر منصات التعلم العميق استخداماً على نطاق واسع في الوقت الحالي. 

هكذا، تتم تغطية موضوعات مثل فهم خوارزميات التعلم العميق، وتحسين النماذج، وتخصيص الخوارزميات باستخدام TensorFlow خلال البرنامج. بالإضافة إلى ذلك، يتم تعميق المعرفة بأدوات TensorFlow، وكذلك القدرة على تفسير نتائج النماذج المخصصة وتصورها وتقديمها. في نهاية المحاضرة، سيكون لدى الطلاب فهم قوي وعملي لكيفية تخصيص نماذج التعلُّم العميق Deep Learning وتكييفها لتلبية احتياجات العمل أو المشروع المحددة.

لتسهيل تعلم الطلاب، طورت TECH برنامجاً كاملاً يعتمد على منهجية إعادة التعلم Relearning الحصرية. تركز هذه المنهجية على التكرار التدريجي والطبيعي للمفاهيم الأساسية بحيث يدمج الخريج هذه المعرفة بشكل فعال. بهذه الطريقة، سيكتسب الطالب المهارات اللازمة من خلال تكييف وتيرة الدراسة مع حياته الخاصة. 

من أجل تبسيط عملية التعلم للمحترفين، صمم برنامج TECH برنامجه بصيغة عبر الإنترنت بالكامل. بهذه الطريقة، يمكن للطالب التركيز حصرياً على دراسته دون الحاجة إلى السفر أو الالتزام بجدول زمني محدد. سيتمكن الطلاب أيضًا من الوصول إلى المحتوى النظري والعملي من أي مكان وفي أي وقت، طالما كان لديهم جهاز متصل بالإنترنت. 

هذا البرنامج الفريد من نوعه سيساعدك على الارتقاء بنجاحك المهني حتى تصبح جزءاً من أكبر شركات التكنولوجيا في الوقت الحالي“

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 Deep Learning
يوفر المحتوى البياني والتخطيطي والعملي البارز للكتاب معلومات دقيقة وعملية عن تلك التخصصات الضرورية 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

لا يوجد حضور مرتب مسبقاً أو جداول زمنية ضيقة أو سفر غير مريح. كل المزايا التي يقدمها لك برنامج TECH هذا“

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.

أتقن استخدام تقنيات التحسين لتدريب النماذج والخوارزميات وتخصيصها من خلال هذا المؤهل الأكاديمي الفريد من نوعه“ 

برنامج سيتيح لك التعمق في تحسين الرسوم البيانية باستخدام عمليات TensorFlow وإجراء إدارة فعالة لمعايير التدريب“ 

تطبق TECH في جميع شهاداتها منهجية إعادة التعلم Relearning التي تسمح للطلاب بدمج أهم المفاهيم من خلال التكرار بأشكال مختلفة طوال البرنامج. بفضل ذلك، سيتجنب المهندس الحاجة إلى قضاء ساعات طويلة في الدراسة والحفظ، مما يتيح للمهندس أن يكون التعلم أكثر تقدمًا وطبيعية. سيتمكن الطلاب الذين يختارون الحصول على إحدى هذه الدرجات من الوصول إلى منهج متقدم وشامل، بما في ذلك محتوى الوسائط المتعددة المبتكر. بهذه الطريقة، تضمن TECH للخريجين تجربة أكاديمية فريدة من نوعها، تتكيف مع متطلبات واحتياجات سوق العمل اليوم. 

يمكنك الوصول من جهازك المفضل إلى المنهج الدراسي الأكثر اكتمالاً وتحديثاً حول تخصيص النماذج باستخدام Tensorflow في البانوراما الأكاديمية“   

الوحدة 1. إضفاء الطابع الشخصي على النموذج والتدريب باستخدام TensorFlow

1.1. TensorFlow

1.1.1. استخدام مكتبة TensorFlow
1.1.2. نموذج التدريب مع TensorFlow
1.1.3. العمليات بالرسومات في TensorFlow

1.2. TensorFlow و NumPy

1.2.1. بيئة الحوسبة NumPy لـ TensorFlow
1.2.2. باستخدام مصفوفات NumPy باستخدام TensorFlow
1.2.3. عمليات NumPy لرسومات TensorFlow

1.3. إضفاء الطابع الشخصي على النماذج والخوارزميات التدريب

1.3.1. بناء نماذج مخصصة باستخدام TensorFlow
1.3.2. إدارة بارامترات التدريب
1.3.3. استخدام تقنيات التحسين الأمثل للتدريب

1.4. ميزات ورسومات TensorFlow

1.4.1. وظائف مع TensorFlow
1.4.2. استخدام الرسوم البيانية للتدريب على النماذج
1.4.3. تحسين الرسومات باستخدام عمليات TensorFlow

1.5. بيانات التحميل والمعالجة المسبقة باستخدام TensorFlow

1.5.1. تحميل مجموعات البيانات باستخدام TensorFlow
1.5.2. بيانات المعالجة المسبقة باستخدام TensorFlow
1.5.3. استخدام أدوات TensorFlow للتلاعب بالبيانات

1.6. API tf.data

1.6.1. استخدام tf.data API لمعالجة البيانات
1.6.2. بناء تدفقات البيانات باستخدام tf.data
1.6.3. استخدام واجهة برمجة التطبيقات  API tf.data للتدريب النموذجي

1.7. تنسيق TFRecord

1.7.1. استخدام واجهة برمجة التطبيقات TFRecord لتسلسل البيانات
1.7.2. تحميل ملف TFRecord باستخدام TensorFlow
1.7.3. استخدام ملفات TFRecord للتدريب النموذجي

1.8. طبقات المعالجة التمهيدية Keras

1.8.1. استخدام واجهة برمجة التطبيقات API  المعالجة مسبقًا Keras
1.8.2. البناء المكون من pipelinedالمعالجة المسبقة مع Keras
1.8.3. استخدام واجهة برمجة التطبيقات للمعالجة المسبقة لـ Keras للتدريب النموذجي

1.9. مشروع مجموعات بيانات TensorFlow Datasets

1.9.1. استخدام مجموعات بيانات TensorFlow Datasets لتحميل البيانات
1.9.2. معالجة البيانات مسبقًا باستخدام مجموعات بيانات TensorFlow Datasets
1.9.3. استخدام مجموعات بيانات TensorFlow Datasets للتدريب على النماذج

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

1.10.1. بناء تطبيق التعلم العميق باستخدام Deep Learning مع TensorFlow
1.10.2. تدريب نموذج مع TensorFlow
1.10.3. استخدام التطبيق للتنبؤ بالنتائج

برنامج تعليمي صممه متخصصون لمنحك فهماً متعمقاً لتخصيص النماذج باستخدام "TensorFlow"