أساسيات التعلم العميق باستخدام TensorFlow و Keras

يعد فهم آليات الشبكات العصبية أمرًا ضروريًا لأي شخص يتطلع لدخول مجال الذكاء الاصطناعي. من خلال التركيز على المنطق الأساسي لنماذج التعلم العميق، ستكتسب المهارات اللازمة للتعامل مع البيانات المعقدة وأتمتة عمليات اتخاذ القرار. يرشدك هذا المساق النصي خلال الانتقال من معالجة البيانات الأساسية إلى بناء نماذج معقدة للتعرف على الصور والانحدار. ستبني أساسًا نظريًا وعمليًا قويًا في أحد أكثر الأنظمة البيئية شيوعًا في عالم الذكاء الاصطناعي. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية للموترات (tensors) وكيفية تمثيلها للبيانات في التعلم العميق. - بناء وتدريب الشبكات العصبية باستخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) البديهية Keras. - تطبيق نماذج الانحدار الخطي لتحديد الأنماط في مجموعات البيانات الرقمية. - إنشاء شبكات عصبية التفافية (CNNs) لمهام رؤية الكمبيوتر مثل تصنيف الصور. - التدرب على استخدام سير عمل TensorFlow 2.x الحديث، بما في ذلك التنفيذ الفوري (eager execution) وبناء النماذج عالية المستوى. - تعلم كيفية تقييم أداء النموذج وضبط المعلمات الفائقة (hyperparameters) الأساسية لتحسين الدقة. ينتقل المساق من التعريفات التأسيسية إلى بناء النماذج العملية، ويغطي كلاً من المنطق منخفض المستوى للموترات وتصميم الشبكات العصبية عالي المستوى. ستقرأ شروحات واضحة وتدرس مقتطفات برمجية لفهم كيفية عمل هذه الأنظمة من الداخل. تم تصميم هذا المساق للمبتدئين الذين يرغبون في مقدمة واضحة ونصية للتعلم العميق؛ لا يلزم معرفة متخصصة مسبقة تتجاوز الإلمام الأساسي بلغة Python. ابدأ رحلتك في الذكاء الاصطناعي اليوم.