الكورسات
Neural Networks Foundation
تعتبر شبكات العصبية من أهم وأشهر الأساليب المستخدمة في علم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. ويهدف هذا الكورس إلى تعليم المشاركين مفاهيم شبكات العصبية بشكل كامل، بدءًا من مفهوم البيرسبترون والأوزان ووظيفة التنشيط وأنواعها، وصولاً إلى عملية تعلم شبكات العصبية. سيتم شرح كل مفهوم بشكل وافٍ وسهل الفهم، وسيتم توضيح الاستخدام الفعلي لشبكات العصبية في العديد من المجالات المختلفة. كما سيتم التركيز على برمجة شبكات عصبية باستخدام Numpy و Pytorch و Tensorflow، وسيتم توضيح مختلف الخطوات اللازمة لبناء شبكات عصبية فعالة. بعد الانتهاء من هذا الكورس، ستكون قادرًا على فهم مفاهيم شبكات العصبية بشكل كامل، والعمل على بناء شبكات عصبية باستخدام Numpy و Pytorch و Tensorflow. كما ستكتسب المهارات اللازمة لتطبيق شبكات العصبية في المجالات المختلفة، مثل التعلم الآلي والتصنيف والتنبؤ.
Deep Neural Networks Foundation
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.
Natural Language Processing Foundation
يهدف الكورس "مقدمة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)" إلى تعليم المشاركين أساسيات معالجة اللغة الطبيعية وكيفية استخدامها في تحليل النصوص والبيانات اللغوية. يتعلم المشاركون المهارات اللازمة للاستفادة من الأدوات الأساسية لمعالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك Tokenizers و Stop Words و Stemming و Lemmatization و Word net. يتعلم المشاركون أيضًا تقنيات التعرّف على الكيانات المُسمّاة (Named Entity Recognition) وجزء من كلام Tagging و Chunking و Chinking وكيفية استخدامها في تحليل النصوص. كما يتعلمون كيفية تضمين الكلمات وتحويلها إلى بيانات رقمية باستخدام Vectorization و Count Vectorizer و TF-IDF و Word2Vec. يتم إنشاء مصنف NLP لتصنيف تغريدات Twitter في نهاية الدورة. يتم تقديم مشروع Capstone يستخدم فيه المشاركون المهارات التي تعلموها في الدورة لإنشاء مصنف NLP لتصنيف تغريدات Twitter.
Computer Vision Foundation
هذا الكورس يهدف إلى تعليم المشاركين أساسيات فن الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)، وكيفية استخدامها في تحليل الصور والفيديو. سيتعلم المشاركون كيفية تحويل الصور والفيديو إلى بيانات رقمية واستخدام أدوات معالجة الصور المختلفة مثل Image Filtering و Morphological Transformation و Edge Detection. سيتعلمون أيضًا كيفية استخدام ميزات الصور لإنشاء نظم تعرف على الجماليات والأشياء. في نهاية الدورة، سيتم إنشاء تطبيق لتعرف على بطاقات الهوية الوطنية.
Transformers Neural Networks Foundation
يستهدف هذا الكورس الأفراد الراغبين في تعلم مفهوم الـTransformers، وهي هيكلية شبكات عصبية حديثة غيرت شكل معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الحاسوب. يتناول الكورس مواضيع مثل طبقات التضمين، الترميز الوضعي، آلية الانتباه Attention، والانتباه المتعدد الرؤوس وغيرها. ستتعلم كيفية تنفيذ الـTransformers بدايةً من الصفر باستخدام PyTorch، وكيفية بناء البيانات والمفردات الخاصة بك، وتدريب وتحقق النماذج الخاصة بك.
BERT & GPT Transformers in NLP
يتناول هذا الكورس مفاهيم Transformers الأساسية في معالجة اللغات الطبيعية، و يركز على BERT و GPT. يشرح الكورس كيفية استخدام هذه المفاهيم في توليد النصوص وفهمها، ويتضمن تدريباً عملياً على تطبيق هذه المفاهيم و بناء نماذج تحويل النصوص اللغوية.