مدخل منظم إلى الشبكات العصبية وحدس CNN والنماذج البصرية المدرّبة مسبقاً وتطبيقات التعلّم بالنقل.
انتقل من دور التعلّم العميق وعائلات الشبكات العصبية إلى أساسيات PyTorch والبنية الالتفافية والنماذج المدرّبة مسبقاً والتعلّم بالنقل. يقدّم الدرس الأخير سياقاً محدوداً لمشروع تصنيف الصور. تُعرض المادة عبر دروس CampusX على YouTube، لذلك ينبغي التحقق من واجهات أطر العمل ومصطلحات مجموعات البيانات في الوثائق المحدثة قبل تنفيذ مشروع.
التمييز بين أساليب التعلّم العميق وسير عمل تعلّم الآلة الأوسع. وصف ما تضيفه الالتفافات إلى نموذج الصور على نحو حدسي. مقارنة استخراج السمات والضبط الدقيق بوصفهما استراتيجيتين للتعلّم بالنقل. تخطيط تجربة لتصنيف الصور مع تقسيم للبيانات ومراجعة للأخطاء.
تفيد معرفة Python الأساسية ومفردات تعلّم الآلة التمهيدية. ينبغي أن تكون قادراً على تثبيت الحزم وقراءة أمثلة برمجية قصيرة.
للمبتدئين الذين يريدون مقدمة واضحة وموجّهة دون مصطلحات معقدة غير ضرورية
لمن يتعلمون بشكل أفضل من خلال الأمثلة والدروس الموجّهة والتطبيق العملي
للمهنيين والمبدعين والمطورين المستقلين الباحثين عن سير عمل قابل للتكرار
الدرس الأول مجاني
7 الدروس · مبتدئ · الدورة الكاملة.
تستخدم هذه الدورة مواد مرخّصة بموجب CC BY مع نسبتها إلى مزود المحتوى أو رافعها. لا يتاح تشغيل الدروس إلا بعد تسجيل الدخول واجتياز فحوص النشر والترخيص.