عزز معرفتك بالمبرمجات التلقائية وشبكات GAN ونماذج الانتشار في التعلُّم العميق، وذلك بفضل أفضل جامعة على الإنترنت في العالم وفقاً لمجلة Forbes“ 

يعد اكتساب معرفة جديدة حول برامج التشفير التلقائي وشبكات GAN ونماذج الانتشار أمرًا ضروريًا لأي محترف مهتم بمجال التعلم العميق. هذه التقنيات لها تطبيقات في مجموعة واسعة من المجالات، من الصناعة الإبداعية إلى الأبحاث في علم الأحياء والفيزياء، مما يجعلها أدوات أساسية لأي محترف يرغب في التقدم في هذا المجال. 

لهذا السبب، صممت جامعة TECH محاضرة جامعية في Autoencoders) وGANs ونماذج الانتشار في التعلم العميق (Deep Learning تهدف إلى تزويد الطلاب بالمهارات اللازمة ليتمكنوا من القيام بعملهم كمتخصصين بأعلى كفاءة وجودة ممكنة. بالتالي، سيتم خلال هذا البرنامج تناول جوانب مثل بناء هياكل الترميز أو التعرف على الأنماط أو استخدام شبكات الخصومة. 

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 المؤهل العلمى على المواد النظرية والعملية الأكثر اكتمالا في السوق، مما يسهل عملية دراسة الطالب ويسمح له بتحقيق أهدافه بسرعة وكفاءة. 

كن خبيرًا في استخدام البيانات الحقيقية وتوليد الصور في التعلم العميق في 6 أسابيع فقط وبحرية تامة في التنظيم“

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 خصائصه 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 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

عزز ملفك المهني في واحد من أكثر المجالات الواعدة في مجال الحوسبة، وذلك بفضل جامعة TECH والمواد الأكثر ابتكارًا"   

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 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. 

يمكنك الوصول إلى جميع المحتويات الخاصة بالتعرف على الأنماط واستخدام شبكات الخصومة من جهازك اللوحي أو الهاتف المحمول أو الكمبيوتر"

تعمّق في التعلّم العميق غير الخاضع للإشراف وتنفيذ النماذج، وأنت مرتاح في منزلك وفي 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 منهجيةإعادة التعلم (المعروفة بـ Relearning)من TECH. 

قم بالتسجيل لاكتساب معرفة جديدة بمواد عملية وديناميكية تثبت أنها فرصة فريدة من نوعها في السوق“  

الوحدة 1 المشفرات التلقائية (Autoencoders)والشبكات التوليدية التنافسية (GANs) 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 

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 ال

بفضل المنهجية التربوية الأكثر كفاءة، من TECH، ستتمكن من اكتساب معرفة جديدة بطريقة كاملة دون قضاء الكثير من الوقت في الدراسة"