تهدف هذه الدورة إلى تقديم مفاهيم وتقنيات شبكات العصب الاصطناعي (ANN) والتعلم العميق (Deep Learning) للمشاركين. سيتعرف المشاركون على كيفية تطبيق هذه الأساليب في مجالات متعددة مثل التعرف على الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتحليل البيانات. سيتعلم المشاركون كيفية بناء وتدريب شبكات العصب الاصطناعي واستخدامها في حل المشكلات المعقدة التي تحتاج إلى تعلم آلي متقدم.
الوصف
أهداف الدورة
- فهم الأساسيات النظرية لشبكات العصب الاصطناعي والتعلم العميق.
- تعلم كيفية بناء شبكات عصب اصطناعي بسيطة ومتقدمة.
- تطبيق تقنيات التعلم العميق في حل المشكلات المعقدة.
- استخدام أدوات البرمجة المتخصصة مثل TensorFlow وPyTorch لتدريب الشبكات.
- تحسين أداء الشبكات العصبية باستخدام تقنيات مثل التكيف العميق.
محاور الدورة
1. مقدمة في الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية:
- تعريف الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية الاصطناعية.
- مقارنة بين التعلم التقليدي والتعلم الآلي.
- أنواع الشبكات العصبية الاصطناعية وتطبيقاتها.
2. الأساسيات الرياضية لشبكات العصب الاصطناعي:
- الحسابات الرياضية الأساسية (التفاضل، التكامل).
- الخوارزميات المستخدمة في تدريب الشبكات العصبية.
- الخلايا العصبية والتفاعل بين الطبقات.
3. تعلم الشبكات العصبية العميقة:
- الفرق بين الشبكات العصبية التقليدية والعميقة.
- بنية الشبكات العصبية العميقة.
- آلية التدريب باستخدام خوارزمية الانتشار العكسي (Backpropagation).
4. تقنيات التعلم العميق:
- الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) للتعرف على الصور.
- الشبكات العصبية المتكررة (RNN) لمعالجة النصوص واللغة.
- تطبيقات الشبكات العصبية العميقة في مجالات مختلفة.
5. أدوات البرمجة لشبكات العصب الاصطناعي:
- مقدمة في TensorFlow وPyTorch.
- بناء نموذج شبكة عصبية باستخدام الأدوات البرمجية.
- تطبيق الأمثلة العملية باستخدام هذه الأدوات.
6. تحسين أداء الشبكات العصبية:
- تقنيات تحسين مثل التحسين العشوائي (Stochastic Gradient Descent).
- تقنيات لتجنب الإفراط في التكيف (Overfitting).
- استخدام تقنيات مثل التنظيم (Regularization) وتحويل البيانات.
7. تطبيقات عملية ودراسات حالة:
- تطبيقات الشبكات العصبية في التعرف على الصور والفيديوهات.
- استخدام التعلم العميق في معالجة اللغة الطبيعية (NLP).
- دراسة حالة في تطبيقات الأعمال والصناعة.