Deep Neural Networks Foundation
- Mohamed Essam
- متوسط
- 22-06-2024
- 1068
يهدف هذا الكورس إلى تعليم المشاركين كيفية استخدام شبكات العصبية التحويلية (CNNs) في المهام المتعلقة بالرؤية الحاسوبية، بالإضافة إلى كيفية استخدام شبكات العصبية المتكررة (RNNs) و LSTMs في المهام المتعلقة بمعالجة اللغة الطبيعية. سيتم شرح الأسباب وراء فشل الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) في المهام المتعلقة بالرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP). وسيتم توضيح كيفية استخدام طبقات الشبكات العصبية التحويلية (CNNs) في مهام الرؤية الحاسوبية، بما في ذلك الطبقة الحاسوبية والطبقة الخارجية والطبقة الخفية والتحويلات. سيتم شرح كيفية استخدام طبقات التجميع والتسطيح لاستخراج المعلومات الرئيسية من الصور، وسيتم توضيح كيفية إنشاء نظام تعرف على الوجوه باستخدام CNNs، بدءًا من إنشاء بيانات خاصة بنا وتحميلها ومعالجتها وتدريب النموذج واستخدامه للتنبؤ. كما سيتم شرح كيفية استخدام طبقات التضميد وشبكات العصبية المتكررة (RNNs) و LSTMs في مهام معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك طبقة التضميد وشبكات العصبية المتكررة والذاكرة الطويلة القصيرة. وأخيرًا، سيتم شرح كيفية إنشاء نظام لتوليد الشعر باستخدام RNNs. بعد الانتهاء من هذا الكورس، سيكون لديك المهارات اللازمة لتطبيق شبكات العصبية التحويلية وشبكات العصبية المتكررة في المهام المتعلقة بالرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية.
مستخرجات التعلم
الأسئلة الشائعة
المحتوي
Convolutional Neural Networks
1. Why ANN Fails in Vision Tasks
درس
2.Convolutional Layer
درس
3.Output Shape After Convolution
درس
4.Pooling and Flatten Layers
درس
Quiz 1
تمرين
Face Recognition System
5.Generate Our Own Data
درس
6.Loading And Preprocessing
درس
7.Training Our Model
درس
8.Inference
درس
مشروع
RNNs and LSTMs
9.Why ANN fails in NLP Tasks
درس
10.Embedding Layer
درس
11.Recurrent Neural Networks
درس
12.Long Short Term Memory
درس
Quiz 2
تمرين
Poem Text Generation
13. Poem Text Generation
درس
مشروع
14.Outro
درس
تتضمن هذه الدورة
- درس 14
- المدة 4 ساعة
- المستوى متوسط
- تاريخ التحديث 22-06-2024
- شهادة نعم
