سوف تتقن تدريب النماذج التلافيفية لإجراء التنبؤات بدقة حول الصور، بفضل هذه المحاضرة الجامعية عبرالإنترنت 100%"

في سياق Deep Learning التعلم العميق، تم تحقيق العديد من التقدمات التي تساعد في تحسين جودة البيانات وفتح آفاق جديدة في البحث. من بينها، تبرز تقنيات  المشفرات التلقائية Autoencoders، والشبكات التوليدية التنافسية GANs، ونماذج الانتشار تمتلك هذه النماذج الثلاثة القدرة على توليد بيانات اصطناعية تشبه البيانات الحقيقية، وهو ما يكون مفيدًا بشكل خاص في الحالات التي يكون فيها الحصول على المعلومات الحقيقية صعبًا. على سبيل المثال، تقوم هذه الأدوات بإنتاج صور أو نصوص أو أصوات بشكل اصطناعي لتدريب نماذج التعلم الآلي.  تجدر الإشارة إلى أن لها تطبيقات في مجموعة متنوعة من المجالات مثل رؤية الكمبيوتر، ومعالجة اللغة الطبيعية، وحتى توليد الموسيقى. 

ونتيجةً لذلك، تطلق TECH Curso Universitario تركز على نماذج التشفير التلقائي Autoencoders والشبكات التوليدية التنافسية GANs ونماذج الانتشار. ستدرس خلال المنهج جوانب مثل بناء بنيات الترميز، والتعرف على الأنماط أو استخدام الشبكات التنافسية التوليدية. وهذا سيزود الخريجين بالإجراءات الأكثر ابتكاراً لتطوير البيانات التركيبية وتحسين جودة البيانات. كما سيتعمق المنهج أيضاً في خصوصيات الشبكات العصبية العميقة، من أجل تمكين المتخصصين من معالجة كميات كبيرة من البيانات في مختلف المجالات وتحسين كفاءة الحلول الذكية.

يتم تدريس هذه الدورة الجامعية عبر الإنترنت بالكامل، لذلك لن يضطر الطلاب إلى التنقل اليومي غير المريح إلى المركز الأكاديمي. وفي الوقت نفسه، لديها المنهجية الثورية لـ  إعادة التعلّم Relearning التي تفضل اكتساب المعرفة من قبل الطلاب بالسرعة التي تناسبهم في الدراسة، دون قيود تعليمية خارجية.  كما أنه يحتوي على مجموعة متنوعة من المحتويات التعليمية التي تجمع بين المحتوى النصي ومحتوى الوسائط المتعددة، بحيث يمكنهم اختيار المحتوى الذي يناسب تفضيلاتهم التربوية. 

هل تطمح إلى التخصص في نمذجة توزيع البيانات؟ بفضل هذا البرنامج ستحقق ذلك في 150 ساعة فقط"

تحتوي المحاضرة الجامعية في المشفرات التلقائية (Autoencoders)، والشبكات التوليدية التنافسية (GANs)، ونماذج الانتشار في التعلم العميق (Deep Learning) على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير دراسات الحالة العملية التي يقدمها خبراء في المشفرات التلقائية (Autoencoders)، والشبكات التوليدية التنافسية (GANs)، ونماذج الانتشار في التعلم العميق (Deep Learning)
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات الرياضية والرعاية العملية حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزها على المنهجيات المبتكرة 
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

ستقوم بتطبيق أحدث التقنيات في نماذجك لتحسين أدائها وقابليتها للتعميم"

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في 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 حل المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار العام الدراسى. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.  
 

سوف تتعمق في بناء هياكل الترميز وتغذية نماذج التعلم الآلي لمهام متعددة"

سيجعلك هذا التدريب تتعلم بطريقة نظرية وعملية باستخدام أنظمة التعلم الافتراضية، بحيث يمكنك تطوير عملك مع ضمان تحقيق نتائج ناجحة"

ستزود المواد التعليمية التي تتكون منها هذه المحاضرة الجامعية الطلاب بمعرفة متينة بالمشفرات التلقائية Autoencoders GANs الشبكات التوليدية التنافسية ونماذج الانتشار في التعلم العميق Deep Learning. ولتحقيق هذه الغاية، سيحلل المنهج مفاتيح التمثيل الفعال للبيانات من خلال معالجة قضايا مثل تقليل الأبعاد أو التعلم العميق. بالإضافة إلى ذلك، سيتعمق المنهج الدراسي في كيفية إجراء تحليل المكونات الرئيسية باستخدام أداة ترميز خطية تلقائية غير مكتملة. سيقوم الخريجون بعد ذلك بتحديد الأنماط في البيانات والتعبير عن تلك البيانات من حيث المتغيرات الجديدة. سيتم أيضًا تناول الشبكات التنافسية التوليدية، لتوليد معلومات جديدة من خلال بيانات إدخال أخرى.

ستوفر لك منهجية TECH عبر الإنترنت 100% تعلمًا منتجًا وعمليًا دون مغادرة منزلك"

الوحدة 1. المشفرات التلقائية Autoencoders وGANs الشبكات التوليدية التنافسية، ونماذج الانتشار

1.1.    كفاءة تمثيل البيانات

1.1.1.    الحد من الأبعاد
2.1.1.    التعلم العميق
3.1.1.    التمثيلات المدمجة

2.1.    تحقيق PCA باستخدام مشفر أوتوماتيكي خطي غير كامل

1.2.1.    عملية التدريب
2.2.1.    تنفيذ Python
3.2.1.    استخدام بيانات الاختبار

3.1.    مشفّرات أوتوماتيكية مكدسة

1.3.1.    الشبكات العصبية العميقة
2.3.1.    بناء هياكل الترميز
3.3.1.    استخدام التسوية

4.1.    أجهزة الترميز التلقائي التلافيفية

1.4.1.    تصميم النماذج التلافيفية
2.4.1.    تدريب نماذج التلافيف
3.4.1.    تقييم النتائج

5.1.    إزالة الضوضاء من المشفرات التلقائية

1.5.1.    تطبيق المرشح
2.5.1.    تصميم نماذج الترميز
3.5.1.    استخدام تقنيات التسوية

6.1.    مشفّرات أوتوماتيكية مشتتة

1.6.1.    زيادة كفاءة الترميز
2.6.1.    التقليل إلى أدنى حد من عدد البارامترات
3.6.1.    استخدام تقنيات التسوية

7.1.    مشفرات متباينة تلقائية

1.7.1.    استخدام التحسين المتغير
2.7.1.    التعلم العميق غير الخاضع للإشراف
3.7.1.    التمثيلات الكامنة العميقة

8.1.    جيل من صور MNIST الحديثة 

1.8.1.    التعرف على الأنماط
2.8.1.    توليد الصورة
3.8.1.    تدريب الشبكات العصبونية العميقة

9.1.    شبكات الخصومة المولدة ونماذج النشر

1.9.1.    توليد المحتوى من الصور
2.9.1.    نمذجة توزيع البيانات
3.9.1.    استخدام الشبكات المتواجهة

10.1.    تنفيذ النماذج. التطبيق العملي

1.10.1.    تنفيذ النماذج
2.10.1.    استخدام البيانات الحقيقية
3.10.1.    تقييم النتائج

ستقوم بتحديث معرفتك من خبرة أفضل المتخصصين في التعلم العميق، مما سيجعلك مطورًا أكثر مهارة. سجل الآن!"