Description
الهدف الأساسي من هذا المقرر هو تدريب المشتركون على مفاهيم الشبكات العصبية نموذج للعصبونكيف يعمل العصبونكيفية ايجاد قيمة الخرج المتوقعةكيفية حساب الخطأما المقصود بتعليم الشبكة العصبيةكيفية ايجاد الخطأماهو الأتجاه الأنسب لتعديل قيم الوزن لتقليل الخطأكيفية تطبيق Backpropagation داخل الخلية العصبية معرفة التفاصيل الداخلية للتعلم العميق وما يجري وراء الكواليستعلم العديد من المفاهيم وراء عدة طبقات تجريدية للشبكة العصبية العميقة للحصول على رؤى حول اللبنات الأساسية لمكتبة التعلم العميقالمساعدة على تصحيح الأخطاء - تحليل والاحساس ببعض مشكلات الشبكات العصبية مثل انفجار / تلاشي التدرجات - أو عندما لا يعمل دالة التنشيطأن يكون لديك فكرة جيدة عن الانتشار العكسي وتدريب الشبكة متطلبات الذاكرة ووقت الاستجابة كمتطلب لبعض الشركات العاملة بنفس المجال لا تتماش مع البرمجيات الجاهزة مثل PyTorch, keras التدريب العملي والاستكشاف العملي للتعلم العميقستزودك الدورة بفهم أساسي لما هو التعلم العميق وما يمكن أن يحققه وكيف يعمل.يتطلب فهم التعلم العميق الإلمام ببعض المفاهيم الرياضية الأساسية ، بما في ذلك Derivative , Partial Derivative, Chain Rule, Derivative Graphتهدف هذه الدورة إلى تقسيم موضوع معقد للغاية ، وهو الشبكات العصبية ، إلى أجزاء صغيرة يمكن لأي شخص مهتم بالشروع في هذه الرحلة أن يفهمها جيدا.نأمل أن يتم إزالة الغموض عن الشبكات العصبية بشكل كبير بالإضافة إلى تحطيم هذا الموضوعكما سترى ، يمكن أن يكون استكشاف هذا الموضوع من الألف إلى الياء تجربة تعليمية وجذابة.
