Deep Learning In Arabic التعلم العميق

🎓 كورس Deep Learning In Arabic

تعلم العميق والشبكات العصبية باستعمال لغة بايثون]

🚀 هدف الكورس: يأسس هذا الكورس على إضافة قيمة ملحوظة للمحتوى العربي في مجال التعلم العميق، من خلال وصف الأساسيات وإثراء هذا الحوار لكل المستوى، بدعم عدة لتمكين جميع محطة ركز عنصرها.

🧠 السيناريو:

• تعرف على التعلم العميق وأهميته وكيف يتجه بالشبكات العصبية.
• فهم العمليات مثل الانتشار الأمامي (Forward Propagation)، الانتشار العكسي (Backward Propagation) والنزول الاشتقاقي (Gradient Descent).
• تطوير مهارات في بناء وتدريب أنظمة تعلم عمي باستخدام Python.
• التعرف على أنواع مختلفة من الشبكات العصبية والتطبيقات التي تحتاجها:
  • الشبكة العصبية الأساسية (ANN)
  • الشبكة المنطقية (CNN)
  • الروابط التكرارية (RNN)
  • نظام الوصف القصير الحاجز للأهداف (LSTM)
  • وحدة الإدارة المشبعة للروابط التكرارية (GRU)
  • شبكة منافسة جنراتية (GAN)

🛠️ الأدوات والمشاري:

• تطبيق الأفضل في صناعة الروابط مثل الصحة، التعليم، القطاع البنكي والمالي.
• مشاريع عمل تير لأخذ سلوك الملف (Projects in Practice).

📚 محتوى الكورس:

1. التعرف على التعلم العميق والصيانة للبيانات:

   • أساسيات التعلم العميق، مع التطبيقات.
   • العمليات الرياضية التطبيqaت الضرورية لفهم الشبكات العصبية.

2. إنشاء الشبكات العصبية:

   • التعرف على مخططات وأساليب الشبكات العصبية.
   • بناء الشبكات العصبية الأساسية.
   • تطوير نموذج تعلم مفيد باستخدام Python.

3. التدريب وتحليل الشبكات العصبية:

   • التدريب على البيانات الفawree (on-purpose data).
   • تحليل الأداء وتكامل الشبكة.

4. المشاريع:

   • خطوات إضافية لتطوير نماذج موقع صحي وأمن.
   • إجراء مشاريع بسيطة ومعقدة لتطبيق المعرفة المادية.

📈 الاهتمام:

• لأي سجل (record)، سنتغطى الكورس مجموعة واسعة من الموضوعات، من خلال التعلم العميق وإلى بناء الأنظمة الديناميكية.
• سيسهد في استخدام Python لبناء شبكات موجة معقدة وإجراء أزرار الصحة والتعلم.
• سيتعلم كيفية تحليل البيانات وجذب الآلة بأقصر أخطار ممكن.

👩‍🏫 المدرس:

• سيرسم المدرس هو عضو محترف في مجالات البيانات، التعلم الآلي، والذكاء الصناعي بخبرة قوية.
• سيضع المدرس تعلمًا غنيًا مع أفضل الأمثلة والمشاري العملية، مما يجعله أسهل أخذ قبلك هناك.

🏆 الهدف: أن تصبحك وفقًا لـ Deep Learning In Arabic، متخصصًا قادرًا على تطوير وتدريب الشبكات العصبية بإمكانية فهم البيانات الفورية والمعقدة، وإنجاز مشاريع أخرى.

📅 المواصفات:

• ستكون مهارًا في البرمجة باستخدام Python.
• ستتطوق أساليب التعلم العميق وكيفية تحليل البيانات من خلال الشبكات العصبية.
• ستكون قادرًا على إنشاء نماذج تعلم ذاتي مفيد وأكثر شفافية.
• ستتمكن من تطبيق الآلة والذكاء الصناعي في حل المشكلات المختلفة.

🛣️ الخطوات المستقيمة:

1. استخدام محتوى الدروس الإلكتروني.
2. تعزيز فهم الأنظمة الشهيرة والبسيطة للتعلم الآلي.
3. مواجهة مشاري بسيطة ومعقدة.
4. تطوير مكتبًا إضافيًا لـ Python.
5. تحدية النماذج الحالية الكرهية (CNN) والأنظمة ذات الطرفة (RNN).
6. خطوات إلى إنشاء نموذج صحي موجز.
7. تحليل وفقًا للأداء وتعديل الشبكة.
8. استخدام الآلة لتطوير حلول دون استشaden البشر.

🤝 التوصيات:

• أضف القاعدة إلى مكتبة Python قبل بدء الدور.
• رجاء تفaquihاً لأهمية النظرة على الكود وفهمها وإصلاحها.
• استخدم مورد الدروس والمشاريع للتطوير والتمرين بشكل قوي.

🏗️ المجموعة:

• هذا الدور هو مصمم لمستوى متقدم من خلال الفهم الإملاني لـ Python والحاجة إلى تعلمًا أساسيًا بشأن الشبكات الآلية.
• ستكون أكثر فائدة من الدور إذا كانت ملاحظة القضاء والصماء الزائد عند البدء.
• ستجد الأهداف والمشاريع الواضحة والمفيدة في كل قطعة من الدور، وستكون هذا مفيدًا لإدارة الأجراء والإطار.

🎉 الخاتمة:

• أن تكون هذا الدور تجربة مثلثة ويغذية، حيث ستعسك قدرة على تطوير وإدارة شبكات عصبية قوية.
• أن تستفيد من هذا الدور لتحقيق أهدافك في مجال الذكاء الصناعي أو أي مجال يحتاجه شبكة عصبية.
• أن تبرز في مهرة Python وتكون قادرة على التعلم الآلي بطريقة مفيدة وفعالة.

شن فرضي:

• هذا الدور هو الكمة الأسفل في مجموعة من الدروس الإلكترونية، ويطلب بعض الخبرة في Python والتعلم الآلي.
• أضف إلى مجموعة شهادات الحصول على مكتبة عن Scott Hanselman's Python for Everybody Specialization أو أي محتوى متسامح مع تقديره.
• إذا كان لديك الوقت والصبر، استخدم الدور لتطوير نموذج فردي أو مؤسسة يحتاجه أدوات عصبية محدثة.

المصاحبة الإنتاجية:

• إذا كان لديك أشخاص آخرين الذين قد يهتمون بالتطوير في مجموعة العمل، يفضل مشاريع مفيدة حيث يمكن للأفراد أن يساهموا ويتعلموا بشكل مجزي.
• تأكد من أن جميع الأدوار الضرورية لتشغيل الشبكة هي متاحة وموثقة.
• إذا كانت مشارية طاقة جيدة، يمكنك تسجيل فيها والتعبير عن خبراتك ومشاريعك، والحصول على تعزيزات من المجموعة.

النهائي:

• قبل البدء، تأكد من أنك تكون آملًا ومستعدًا لفرصة هذه الدور.
• اطبع الخطوات الوظيفية لضمان أن تكون جاهزة لأي مشاري أو تطويرات قد تحدث.
• تذكر أن الدور هو سبيل للتعلم والنمو، وأنه لا يصف بالغة طريقة مشحور للنجاح.
• استرخ وابدأ، وتذكر أن المجتمع الآلي هو سلسلة من المشاريع والمثالات والمحاولات.
• استفادةًا من هذا الدور، قد تكون هذه الآلة أداة قيمة في مجالات متنوعة، بما في ذلك الصحة، المؤسسات، البيئة الأصلية، وأي مجال يحتاجه شبكة عصبية.
• احرص على التواصل مع المطورين والمشاركين في المجموعة لمكانة هذا الدور مثاليًا ومفيدًا لك.

أن تستعد بكفاءة لأهدافك، وأشير إلى أي سؤال قد تكون هنا.