Deep Learning with Keras and Tensorflow in Python and R

Deep Learning with Keras and Tensorflow in Python and R

فهم التعلم العميق وبناء الشبكات العصبية باستخدام TensorFlow 2.0 و Keras في Python و R

ما ستتعلمه

احصل على فهم قوي للشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) والتعلم العميق
تعلم استخدام مكتبات Keras و Tensorflow
فهم سيناريوهات العمل حيث يمكن تطبيق الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN)
بناء شبكات عصبية اصطناعية (ANN) في Python و R
استخدم الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) لعمل تنبؤات

المتطلبات

سيحتاج الطلاب إلى تثبيت برنامج Python و Anaconda ولكن لدينا محاضرة منفصلة لمساعدتك في تثبيت نفس البرنامج ، سيحتاج الطلاب إلى تثبيت برنامج R و Python و Anaconda ولكن لدينا محاضرة منفصلة لمساعدتك على تثبيت نفس
وصف
أنت تبحث عن دورة كاملة عن التعلم العميق باستخدام Keras و Tensorflow تعلمك كل ما تحتاجه لإنشاء نموذج شبكة عصبية في Python و R ، أليس كذلك؟

لقد وجدت دورة الشبكات العصبية الصحيحة !

بعد الانتهاء من هذه الدورة التدريبية ، ستتمكن من :

التعرف على مشكلة العمل التي يمكن حلها باستخدام نماذج الشبكة العصبية.

الحصول على فهم واضح لمفاهيم الشبكة العصبية المتقدمة مثل نزول التدرج ، الانتشار الأمامي والخلفي إلخ.

إنشاء نماذج الشبكة العصبية في Python و R باستخدام مكتبات Keras و Tensorflow وتحليل نتائجها.

قم بممارسة ومناقشة وفهم مفاهيم التعلم العميق بثقة

كيف ستساعدك هذه الدورة؟

يتم تقديم شهادة إتمام قابلة للتحقق لجميع الطلاب الذين يقومون بدورة الشبكات العصبية هذه.

إذا كنت محلل أعمال أو مدير تنفيذي ، أو طالبًا يرغب في التعلم وتطبيق التعلم العميق في مشاكل العالم الواقعي للأعمال ، فستمنحك هذه الدورة قاعدة صلبة لذلك من خلال تعليمك بعض المفاهيم الأكثر تقدمًا للشبكات العصبية وتنفيذها في Python دون الحصول على الكثير من الرياضيات.

لماذا تختار هذه الدورة؟

يغطي هذا المقرر جميع الخطوات التي يجب على المرء أن يتخذها لإنشاء نموذج تنبئي باستخدام الشبكات العصبية.

تركز معظم الدورات التدريبية فقط على تعليم كيفية تشغيل التحليل ولكننا نعتقد أن امتلاك فهم نظري قوي للمفاهيم يمكّننا من إنشاء نموذج جيد. وبعد إجراء التحليل ، ينبغي للمرء أن يكون قادرًا على الحكم على مدى جودة النموذج وتفسير النتائج ليكون قادرًا بالفعل على مساعدة الشركة.

ما الذي يجعلنا مؤهلين لتعليمك؟

يتم تدريس الدورة من قبل ابهيشيك وبوخراج. بصفتنا مديرين في شركة Global Analytics Consulting ، فقد ساعدنا الشركات على حل مشكلة أعمالهم باستخدام تقنيات التعلم العميق واستخدمنا خبرتنا لتضمين الجوانب العملية لتحليل البيانات في هذه الدورة

نحن أيضًا مبتكرون لبعض الدورات التدريبية الأكثر شعبية عبر الإنترنت - مع أكثر من 250.000 تسجيل وآلاف المراجعات 5 نجوم مثل هذه:

هذا جيد جدا ، أنا أحب حقيقة أن كل التفسير الذي يمكن أن يفهمه شخص عادي - يشوع

شكرا لك مؤلف لهذه الدورة الرائعة. أنت الأفضل وهذه الدورة تستحق أي سعر. - ديزي

عهدنا

تعليم طلابنا هو عملنا ونحن ملتزمون به. إذا كان لديك أي أسئلة حول محتوى الدورة التدريبية أو ورقة الممارسة أو أي شيء يتعلق بأي موضوع ، فيمكنك دائمًا نشر سؤال في الدورة التدريبية أو إرسال رسالة مباشرة إلينا.

قم بتنزيل ملفات التمرين ، وقم بإجراء اختبار التمرين ، واستكمل المهام

مع كل محاضرة ، هناك ملاحظات صفية مرفقة يمكنك متابعتها. يمكنك أيضًا إجراء اختبار تدريبي للتحقق من فهمك للمفاهيم. هناك مهمة عملية نهائية بالنسبة لك لتنفيذ عمليتك التعليمية.

ما الذي يتم تناوله في هذه الدورة؟

يعلمك هذا المقرر جميع خطوات إنشاء نموذج قائم على الشبكة العصبية أي نموذج التعلم العميق ، لحل مشاكل العمل.

فيما يلي محتويات هذه الدورة التدريبية على ANN:

الجزء 1 - أساسيات Python و R

هذا الجزء يجعلك تبدأ مع Python.

سيساعدك هذا الجزء على إعداد بيئة python و Jupyter على نظامك وسيعلمك كيفية إجراء بعض العمليات الأساسية في Python. سوف نفهم أهمية المكتبات المختلفة مثل Numpy و Pandas & Seaborn.

الجزء 2 - المفاهيم النظرية

يمنحك هذا الجزء فهمًا قويًا للمفاهيم التي تنطوي عليها الشبكات العصبية.

في هذا القسم سوف تتعلم عن الخلايا المفردة أو Perceptrons وكيف يتم تكديس Perceptrons لإنشاء بنية شبكة. بمجرد تعيين البنية ، نتفهم خوارزمية أصل التدرج لإيجاد الحد الأدنى من الوظيفة ومعرفة كيفية استخدامها لتحسين نموذج شبكتنا.

الجزء 3 - إنشاء نموذج ANN الانحدار والتصنيف في Python و R

في هذا الجزء سوف تتعلم كيفية إنشاء نماذج ANN في Python.

سنبدأ هذا القسم من خلال إنشاء نموذج ANN باستخدام Sequential API لحل مشكلة التصنيف. نتعلم كيفية تحديد بنية الشبكة وتكوين النموذج وتدريب النموذج. ثم نقوم بتقييم أداء نموذجنا المدرّب ونستخدمه للتنبؤ بالبيانات الجديدة. نقوم أيضًا بحل مشكلة الانحدار التي نحاول فيها التنبؤ بأسعار المنازل في الموقع. سنغطي أيضًا كيفية إنشاء معماريات ANN معقدة باستخدام واجهة برمجة التطبيقات الوظيفية. وأخيرًا ، نتعلم كيفية حفظ النماذج واستعادتها.

نحن نفهم أيضًا أهمية المكتبات مثل Keras و TensorFlow في هذا الجزء.

الجزء 4 - معالجة البيانات

في هذا الجزء سوف تتعرف على الإجراءات التي تحتاج إلى اتخاذها لإعداد البيانات للتحليل ، وهذه الخطوات مهمة جدًا لإنشاء معنى.

في هذا القسم ، سنبدأ بالنظرية الأساسية لشجرة القرار ، ثم نغطي موضوعات المعالجة المسبقة للبيانات مثل   احتساب القيمة المفقودة والتحويل المتغير وتقسيم اختبار التدريب.

في نهاية هذه الدورة ، سترتفع ثقتك في إنشاء نموذج الشبكة العصبية في Python. سيكون لديك فهم شامل لكيفية استخدام ANN لإنشاء نماذج تنبؤية وحل مشاكل العمل.



استمر وانقر على زر التسجيل ، وسأراك في الدرس 1!



في صحتك

أكاديمية Start-Tech



------------

فيما يلي بعض الأسئلة الشائعة الشائعة للطلاب الذين يرغبون في بدء رحلة التعلم العميق-



لماذا استخدام Python للتعلم العميق؟

يعد فهم Python أحد المهارات القيمة اللازمة للعمل في مجال التعلم العميق.

على الرغم من أنها لم تكن دائمًا ، فإن Python هي لغة البرمجة المفضلة لعلوم البيانات. إليك تاريخ موجز:

    في عام 2016 ، تفوقت على R على Kaggle ، المنصة الرئيسية لمسابقات علوم البيانات.

    في عام 2017 ، تفوقت على R في استطلاع KDNuggets السنوي للأدوات الأكثر استخدامًا لعلماء البيانات.

    في عام 2018 ، أبلغ 66 ٪ من علماء البيانات عن استخدام Python يوميًا ، مما يجعلها الأداة الأولى لمحترفي التحليلات.

يتوقع خبراء التعلم العميق أن يستمر هذا الاتجاه مع التطور المتزايد في نظام بيثون البيئي. وبينما قد تكون رحلتك لتعلم برمجة Python قد بدأت للتو ، من الجيد أن تعرف أن فرص العمل وفيرة (ومتنامية) أيضًا.

ما الفرق بين استخراج البيانات والتعلم الآلي والتعليم العميق؟

ببساطة ، يستخدم التعلم الآلي واستخراج البيانات نفس الخوارزميات والتقنيات المستخدمة في استخراج البيانات ، باستثناء أنواع التنبؤات المختلفة. بينما يكتشف استخراج البيانات الأنماط والمعارف التي لم تكن معروفة من قبل ، فإن التعلم الآلي يعيد إنتاج الأنماط والمعارف المعروفة - ويطبق أيضًا هذه المعلومات تلقائيًا على البيانات ، وصنع القرار ، والإجراءات.

من ناحية أخرى ، يستخدم التعلم العميق قوة حوسبة متقدمة وأنواع خاصة من الشبكات العصبية ويطبقها على كميات كبيرة من البيانات للتعلم وفهم وتحديد الأنماط المعقدة. تعد الترجمة التلقائية للغات والتشخيص الطبي أمثلة على التعلم العميق.

لمن هذه الدورة:
الأشخاص الذين يتابعون مهنة في علوم البيانات
أي شخص فضولي لإتقان ANN من مستوى المبتدئين في فترة زمنية قصيرة

سجا في الدوره من هنا

ترجم الدوره من هنا