AI ACADEMY - اكاديمية الذكاء الاصطناعي

في نهاية هذه الدورة، ستكون قادرًا على

فهم مبادئ Neural Networks وDeep Learning.
التعرف على أطر العمل المستخدمة في التعلم العميق مثل TensorFlow وKeras .
استخدام بيئة Jupyter Notebook لبناء وتدريب وتحسين Neural Networks Models.
فهم العناصر الأساسية في Neural Networks مثل neuron وactivation functions.
التعرف على وظيفة Loss Function وOptimizer في تدريب Neural Networks.
تدريب Neural Networks Models وضبط hyperparameters لتحسين أداء النموذج.
التعرف على تقنيات تحسين Models مثل dropout وbatch normalization وearly stopping.
تطبيق Classification في Neural Networks.

المهارات التي ستكتسبها

منهج دورة: Neural Networks and Deep Learning

الوحدة الاولى:Introduction
- Introduction 4 دقيقة
- Deep Learning Frameworks 4 دقيقة
- Jupyter Notebook 3 دقيقة
- Quiz1 10 دقيقة
الوحدة الثانية:Neural Networks
- A Single Neuron عرض الدرس 5 دقيقة
- Neural Network 7 دقيقة
- The Activation Functions 5 دقيقة
- Quiz2 10 دقيقة
الوحدة الثالثة:Training Neural Networks
- Loss Function عرض الدرس 6 دقيقة
- The Optimizer 6 دقيقة
- Training the Model 7 دقيقة
- Overfitting and Underfitting 4 دقيقة
- Quiz3 10 دقيقة
الوحدة الرابعة:Model Improvement
- Capacity of Model 6 دقيقة
- Dropout 3 دقيقة
- Batch Normalization 3 دقيقة
- Early Stopping 4 دقيقة
- Hyperparameters Tuning 5 دقيقة
- Quiz4 10 دقيقة
الوحدة الخامسة:Classification in Deep Learning
- Binary Classification 5 دقيقة
- Multi-Class Classification 3 دقيقة
- Quiz5 10 دقيقة

المراجعات (0)

د.عمار الحاج علي

الدكتور عمار هو خبير ذو مهارات عالية في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي . يعتبر د.عمار أول عربي يحصل على لقب Grandmaster على منصة Kaggle، وقد قام بنشر العديد من الابحاث في مجالات التعلم العميق والذكاء الاصطناعي.