حقيبتك الأفضل عربيا في تطوير المحتوي التدريبي
حقيبتك الشريك الأول لك فى تطوير المحتوى التدريبي فى الوطن العربي.
مؤسسة حقيبتك لخدمات تصميم وتطوير الحقائب التدربية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

تحديث سنة 2023

حقيبة تدريبية دورة التعلم العميق باستخدام TensorFlow x و Python مقدمة في التعلم المبني على المشاريع

هذه الحقيبة التدريبية مصممة لتوفير معرفة عميقة وتجربة عملية في تنفيذ تقنيات تحليل الانحدار المتقدمة باستخدام TensorFlow. يركز المنهج التعليمي على تقنيات مثل انحدار لاسو، مما يمنح المتعلمين المهارات اللازمة لاستخدام هذه التقنية بفعالية في مشاريعهم الخاصة والتحليلات الخاصة بهم.

مراجعة

English - العربية

محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

تقديم حقيبة تدريبية شاملة للمدربين: تعلم العمق باستخدام TensorFlow 2.x وPython: مقدمة في التعلم القائم على المشاريع. تم تصميم هذا المنتج خصيصًا للمدربين الذين يرغبون في تعليم جمهورهم عن أساسيات التعلم العميق باستخدام TensorFlow 2.x وPython. التعلم العميق هو مجال ينمو بسرعة وقد قام بثورة في مختلف الصناعات، مثل الرعاية الصحية والمالية والتكنولوجيا. تهدف هذه الحقيبة التدريبية إلى تزويد المدربين بالأدوات والموارد اللازمة لتعليم المشاركين كيفية استغلال قوة التعلم العميق في حل المشكلات المعقدة. تغطي الحقيبة مجموعة واسعة من المواضيع، بما في ذلك مقدمة في التعلم العميق، الشبكات العصبية، TensorFlow 2.x، وبرمجة Python. سيكون للمدربين أيضًا الوصول إلى تمارين عملية ومشاريع تسمح للمشاركين بتطبيق معرفتهم في سيناريوهات الحياة الواقعية. ما يميز هذه الحقائب التدريبية هو نهجها القائم على المشاريع. بدلاً من الاعتماد فقط على المفاهيم النظرية، سيشارك المشاركون في تمارين ومشاريع عملية طوال الدورة التدريبية. هذا النهج يعزز فهمًا أعمق للحقيبة ويعزز قدرات المشاركين في حل المشكلات. يمكن للمدربين الاستفادة من دليل المدرب الشامل الذي يوفر تعليمات خطوة بخطوة، وموارد إضافية، ونقاط نقاش مقترحة لتسهيل عملية التعلم. بالإضافة إلى ذلك، تتضمن الحقيبة التدريبية شرائح شرائط جاهزة للاستخدام، واختبارات معلومات، وتقييمات لتقييم فهم المشاركين وتتبع تقدمهم. سواء كنت مدربًا ذو خبرة أو تبدأ للتو، فإن حقيبتنا التدريبية “تعلم العمق باستخدام TensorFlow 2.x وPython” هي المصدر الذي تحتاجه لتقديم تجربة تدريبية شاملة ومثيرة للاهتمام. قم بتزويد جمهورك بالمعرفة والمهارات اللازمة للتفوق في مجال التعلم العميق وأن تصبح قادة في الصناعة.
مقدمة للتعلم العميق وتنسورفلو
ما هو التعلم العميق؟
نظرة عامة على TensorFlow 2:x
أهمية التعلم القائم على المشروع في التعلم العميق
البدء مع TensorFlow 2: الإصدار x والبايثون
تثبيت TensorFlow 2:x
إعداد بيئة Python
مقدمة لدفاتر Jupyter
بناء الشبكات العصبية بواسطة تنسورفلو 2:x
فهم الشبكات العصبية
إنشاء نموذج شبكة عصبية أساسي في TensorFlow 2.x
استكشاف أنواع مختلفة من الطبقات ووظائف التنشيط
تدريب الشبكات العصبية باستخدام TensorFlow 2.x
إعداد مجموعة البيانات للتدريب.
تعريف عملية التدريب
تقييم أداء النموذج
الشبكات العصبية التكرارية المتداخلة (CNNs) في TensorFlow 2:x
مقدمة للشبكات العصبية العميقة المستدامة
بناء شبكة عصبية تابعة للتصنيف الاستنادي في TensorFlow 2:x
تدريب وتقييم نموذج CNN
شبكات العصب العصبي المتكررة (RNNs) في TensorFlow 2:x
فهم الشبكات العصبية العصبية الراجعة
الخلايا LSTM و GRU في TensorFlow 2:x
تنفيذ وتدريب نموذج الشبكة العصبية العصبية التكرارية (RNN)
نقل التعلم وضبط النمذجة في TensorFlow 2:x
مقدمة لتعلم النقل
استخدام النماذج المدربة مسبقًا في TensorFlow 2:x
تعديل نموذج مدرب مسبقًا لمهمة محددة
الشبكات التوليدية المدافعة (GANs) في TensorFlow 2:x
نظرة عامة على شبكات التصادم العامة (GANs)
بناء وتدريب نموذج GAN في TensorFlow 2:x
توليد بيانات جديدة باستخدام الشبكات المضادة التولدية (GANs)
نشر وتوسيع نماذج التعلم العميق باستخدام TensorFlow 2:x
تصدير نموذج مدرب للنشر
إعداد واجهة برمجة تطبيقات لتوقع نموذج
توسيع نماذج التعلم العميق باستخدام خدمات TensorFlow.

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

كيف يمكنني الوصول إلى هذا المنتج للتدريب؟
يمكن الوصول إلى هذا المنتج التدريبي من خلال شرائه من موقع مزود الخدمة. بعد الشراء، ستتلقى نسخة رقمية من الحقيبة التدريبية، ويمكن تنزيلها أو الوصول إليها عبر نظام إدارة التعلم عبر الإنترنت.
يمكن الوصول إلى هذا المنتج التدريبي من خلال شرائه من موقع مزود الخدمة. بعد الشراء، ستتلقى نسخة رقمية من الحقيبة التدريبية، ويمكن تنزيلها أو الوصول إليها عبر نظام إدارة التعلم عبر الإنترنت.
ما هو TensorFlow .x؟
تنسورفلو .x هو إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم العميق تم تطويره بواسطة جوجل. يوفر منصة لبناء وتدريب نماذج التعلم الآلي ، مع التركيز بشكل خاص على الشبكات العصبية العميقة.
تنسورفلو .x هو إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم العميق تم تطويره بواسطة جوجل. يوفر منصة لبناء وتدريب نماذج التعلم الآلي ، مع التركيز بشكل خاص على الشبكات العصبية العميقة.
لماذا يجب أن أختار تنسورفلو لمشاريع التعلم العميق؟
يوفر TensorFlow مجموعة واسعة من الأدوات والمكتبات التي تجعل من السهل بناء وتدريب ونشر نماذج التعلم العميق. لديه مجتمع كبير ونشط يضمن التحديثات الدورية وإصلاح الأخطاء والدعم. بالإضافة إلى ذلك، يتكامل TensorFlow بشكل جيد مع مكتبات Python الأخرى، ويوفر أداءً ممتازًا، ويدعم الحوسبة الموزعة.
يوفر TensorFlow مجموعة واسعة من الأدوات والمكتبات التي تجعل من السهل بناء وتدريب ونشر نماذج التعلم العميق. لديه مجتمع كبير ونشط يضمن التحديثات الدورية وإصلاح الأخطاء والدعم. بالإضافة إلى ذلك، يتكامل TensorFlow بشكل جيد مع مكتبات Python الأخرى، ويوفر أداءً ممتازًا، ويدعم الحوسبة الموزعة.
. هل الخبرة السابقة في التعلم العميق ضرورية لهذه الحقيبة التدريبية؟
لا، تم تصميم هذه الحقائب التدريبية للمبتدئين والأفراد ذوي الخبرة السابقة في التعلم الآلي. يقدم دليلًا تفصيليًا، بدءًا من أساسيات التعلم العميق وتدريجيًا يقدم مفاهيم أكثر تطورًا. يسمح النهج القائم على المشروع للمتعلمين بكسب خبرة عملية وبناء مهارات عملية.
لا، تم تصميم هذه الحقائب التدريبية للمبتدئين والأفراد ذوي الخبرة السابقة في التعلم الآلي. يقدم دليلًا تفصيليًا، بدءًا من أساسيات التعلم العميق وتدريجيًا يقدم مفاهيم أكثر تطورًا. يسمح النهج القائم على المشروع للمتعلمين بكسب خبرة عملية وبناء مهارات عملية.
. ما هي لغة البرمجة المستخدمة في هذه الحقائب التدريبية؟
هذه الحقائب التدريبية تستخدم بشكل أساسي لغة برمجة Python، وهي واحدة من أشهر لغات البرمجة المستخدمة في مجال علوم البيانات وتعلم الآلة. تم كتابة TensorFlow بنفسها بلغة C++، ولكن واجهة برمجة التطبيقات (API) المتاحة باستخدام Python تسهل عملية تطوير النماذج والعمل مع الإطار العامل.
هذه الحقائب التدريبية تستخدم بشكل أساسي لغة برمجة Python، وهي واحدة من أشهر لغات البرمجة المستخدمة في مجال علوم البيانات وتعلم الآلة. تم كتابة TensorFlow بنفسها بلغة C++، ولكن واجهة برمجة التطبيقات (API) المتاحة باستخدام Python تسهل عملية تطوير النماذج والعمل مع الإطار العامل.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة التعلم العميق باستخدام TensorFlow x و Python مقدمة في التعلم المبني على المشاريع”
تقديم حقيبة تدريبية شاملة للمدربين: تعلم العمق باستخدام TensorFlow 2.x وPython: مقدمة في التعلم القائم على المشاريع. تم تصميم هذا المنتج خصيصًا للمدربين الذين يرغبون في تعليم جمهورهم عن أساسيات التعلم العميق باستخدام TensorFlow 2.x وPython. التعلم العميق هو مجال ينمو بسرعة وقد قام بثورة في مختلف الصناعات، مثل الرعاية الصحية والمالية والتكنولوجيا. تهدف هذه الحقيبة التدريبية إلى تزويد المدربين بالأدوات والموارد اللازمة لتعليم المشاركين كيفية استغلال قوة التعلم العميق في حل المشكلات المعقدة. تغطي الحقيبة مجموعة واسعة من المواضيع، بما في ذلك مقدمة في التعلم العميق، الشبكات العصبية، TensorFlow 2.x، وبرمجة Python. سيكون للمدربين أيضًا الوصول إلى تمارين عملية ومشاريع تسمح للمشاركين بتطبيق معرفتهم في سيناريوهات الحياة الواقعية. ما يميز هذه الحقائب التدريبية هو نهجها القائم على المشاريع. بدلاً من الاعتماد فقط على المفاهيم النظرية، سيشارك المشاركون في تمارين ومشاريع عملية طوال الدورة التدريبية. هذا النهج يعزز فهمًا أعمق للحقيبة ويعزز قدرات المشاركين في حل المشكلات. يمكن للمدربين الاستفادة من دليل المدرب الشامل الذي يوفر تعليمات خطوة بخطوة، وموارد إضافية، ونقاط نقاش مقترحة لتسهيل عملية التعلم. بالإضافة إلى ذلك، تتضمن الحقيبة التدريبية شرائح شرائط جاهزة للاستخدام، واختبارات معلومات، وتقييمات لتقييم فهم المشاركين وتتبع تقدمهم. سواء كنت مدربًا ذو خبرة أو تبدأ للتو، فإن حقيبتنا التدريبية “تعلم العمق باستخدام TensorFlow 2.x وPython” هي المصدر الذي تحتاجه لتقديم تجربة تدريبية شاملة ومثيرة للاهتمام. قم بتزويد جمهورك بالمعرفة والمهارات اللازمة للتفوق في مجال التعلم العميق وأن تصبح قادة في الصناعة.
مقدمة للتعلم العميق وتنسورفلو
ما هو التعلم العميق؟
نظرة عامة على TensorFlow 2:x
أهمية التعلم القائم على المشروع في التعلم العميق
البدء مع TensorFlow 2: الإصدار x والبايثون
تثبيت TensorFlow 2:x
إعداد بيئة Python
مقدمة لدفاتر Jupyter
بناء الشبكات العصبية بواسطة تنسورفلو 2:x
فهم الشبكات العصبية
إنشاء نموذج شبكة عصبية أساسي في TensorFlow 2.x
استكشاف أنواع مختلفة من الطبقات ووظائف التنشيط
تدريب الشبكات العصبية باستخدام TensorFlow 2.x
إعداد مجموعة البيانات للتدريب.
تعريف عملية التدريب
تقييم أداء النموذج
الشبكات العصبية التكرارية المتداخلة (CNNs) في TensorFlow 2:x
مقدمة للشبكات العصبية العميقة المستدامة
بناء شبكة عصبية تابعة للتصنيف الاستنادي في TensorFlow 2:x
تدريب وتقييم نموذج CNN
شبكات العصب العصبي المتكررة (RNNs) في TensorFlow 2:x
فهم الشبكات العصبية العصبية الراجعة
الخلايا LSTM و GRU في TensorFlow 2:x
تنفيذ وتدريب نموذج الشبكة العصبية العصبية التكرارية (RNN)
نقل التعلم وضبط النمذجة في TensorFlow 2:x
مقدمة لتعلم النقل
استخدام النماذج المدربة مسبقًا في TensorFlow 2:x
تعديل نموذج مدرب مسبقًا لمهمة محددة
الشبكات التوليدية المدافعة (GANs) في TensorFlow 2:x
نظرة عامة على شبكات التصادم العامة (GANs)
بناء وتدريب نموذج GAN في TensorFlow 2:x
توليد بيانات جديدة باستخدام الشبكات المضادة التولدية (GANs)
نشر وتوسيع نماذج التعلم العميق باستخدام TensorFlow 2:x
تصدير نموذج مدرب للنشر
إعداد واجهة برمجة تطبيقات لتوقع نموذج
توسيع نماذج التعلم العميق باستخدام خدمات TensorFlow.

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

كيف يمكنني الوصول إلى هذا المنتج للتدريب؟
يمكن الوصول إلى هذا المنتج التدريبي من خلال شرائه من موقع مزود الخدمة. بعد الشراء، ستتلقى نسخة رقمية من الحقيبة التدريبية، ويمكن تنزيلها أو الوصول إليها عبر نظام إدارة التعلم عبر الإنترنت.
يمكن الوصول إلى هذا المنتج التدريبي من خلال شرائه من موقع مزود الخدمة. بعد الشراء، ستتلقى نسخة رقمية من الحقيبة التدريبية، ويمكن تنزيلها أو الوصول إليها عبر نظام إدارة التعلم عبر الإنترنت.
ما هو TensorFlow .x؟
تنسورفلو .x هو إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم العميق تم تطويره بواسطة جوجل. يوفر منصة لبناء وتدريب نماذج التعلم الآلي ، مع التركيز بشكل خاص على الشبكات العصبية العميقة.
تنسورفلو .x هو إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم العميق تم تطويره بواسطة جوجل. يوفر منصة لبناء وتدريب نماذج التعلم الآلي ، مع التركيز بشكل خاص على الشبكات العصبية العميقة.
لماذا يجب أن أختار تنسورفلو لمشاريع التعلم العميق؟
يوفر TensorFlow مجموعة واسعة من الأدوات والمكتبات التي تجعل من السهل بناء وتدريب ونشر نماذج التعلم العميق. لديه مجتمع كبير ونشط يضمن التحديثات الدورية وإصلاح الأخطاء والدعم. بالإضافة إلى ذلك، يتكامل TensorFlow بشكل جيد مع مكتبات Python الأخرى، ويوفر أداءً ممتازًا، ويدعم الحوسبة الموزعة.
يوفر TensorFlow مجموعة واسعة من الأدوات والمكتبات التي تجعل من السهل بناء وتدريب ونشر نماذج التعلم العميق. لديه مجتمع كبير ونشط يضمن التحديثات الدورية وإصلاح الأخطاء والدعم. بالإضافة إلى ذلك، يتكامل TensorFlow بشكل جيد مع مكتبات Python الأخرى، ويوفر أداءً ممتازًا، ويدعم الحوسبة الموزعة.
. هل الخبرة السابقة في التعلم العميق ضرورية لهذه الحقيبة التدريبية؟
لا، تم تصميم هذه الحقائب التدريبية للمبتدئين والأفراد ذوي الخبرة السابقة في التعلم الآلي. يقدم دليلًا تفصيليًا، بدءًا من أساسيات التعلم العميق وتدريجيًا يقدم مفاهيم أكثر تطورًا. يسمح النهج القائم على المشروع للمتعلمين بكسب خبرة عملية وبناء مهارات عملية.
لا، تم تصميم هذه الحقائب التدريبية للمبتدئين والأفراد ذوي الخبرة السابقة في التعلم الآلي. يقدم دليلًا تفصيليًا، بدءًا من أساسيات التعلم العميق وتدريجيًا يقدم مفاهيم أكثر تطورًا. يسمح النهج القائم على المشروع للمتعلمين بكسب خبرة عملية وبناء مهارات عملية.
. ما هي لغة البرمجة المستخدمة في هذه الحقائب التدريبية؟
هذه الحقائب التدريبية تستخدم بشكل أساسي لغة برمجة Python، وهي واحدة من أشهر لغات البرمجة المستخدمة في مجال علوم البيانات وتعلم الآلة. تم كتابة TensorFlow بنفسها بلغة C++، ولكن واجهة برمجة التطبيقات (API) المتاحة باستخدام Python تسهل عملية تطوير النماذج والعمل مع الإطار العامل.
هذه الحقائب التدريبية تستخدم بشكل أساسي لغة برمجة Python، وهي واحدة من أشهر لغات البرمجة المستخدمة في مجال علوم البيانات وتعلم الآلة. تم كتابة TensorFlow بنفسها بلغة C++، ولكن واجهة برمجة التطبيقات (API) المتاحة باستخدام Python تسهل عملية تطوير النماذج والعمل مع الإطار العامل.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة التعلم العميق باستخدام TensorFlow x و Python مقدمة في التعلم المبني على المشاريع”

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

تحديث سنة 2023

حقيبة تدريبية دورة التعلم العميق باستخدام TensorFlow x و Python مقدمة في التعلم المبني على المشاريع

هذه الحقيبة التدريبية مصممة لتوفير معرفة عميقة وتجربة عملية في تنفيذ تقنيات تحليل الانحدار المتقدمة باستخدام TensorFlow. يركز المنهج التعليمي على تقنيات مثل انحدار لاسو، مما يمنح المتعلمين المهارات اللازمة لاستخدام هذه التقنية بفعالية في مشاريعهم الخاصة والتحليلات الخاصة بهم.

مراجعة

English - العربية

محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

تقديم حقيبة تدريبية شاملة للمدربين: تعلم العمق باستخدام TensorFlow 2.x وPython: مقدمة في التعلم القائم على المشاريع. تم تصميم هذا المنتج خصيصًا للمدربين الذين يرغبون في تعليم جمهورهم عن أساسيات التعلم العميق باستخدام TensorFlow 2.x وPython. التعلم العميق هو مجال ينمو بسرعة وقد قام بثورة في مختلف الصناعات، مثل الرعاية الصحية والمالية والتكنولوجيا. تهدف هذه الحقيبة التدريبية إلى تزويد المدربين بالأدوات والموارد اللازمة لتعليم المشاركين كيفية استغلال قوة التعلم العميق في حل المشكلات المعقدة. تغطي الحقيبة مجموعة واسعة من المواضيع، بما في ذلك مقدمة في التعلم العميق، الشبكات العصبية، TensorFlow 2.x، وبرمجة Python. سيكون للمدربين أيضًا الوصول إلى تمارين عملية ومشاريع تسمح للمشاركين بتطبيق معرفتهم في سيناريوهات الحياة الواقعية. ما يميز هذه الحقائب التدريبية هو نهجها القائم على المشاريع. بدلاً من الاعتماد فقط على المفاهيم النظرية، سيشارك المشاركون في تمارين ومشاريع عملية طوال الدورة التدريبية. هذا النهج يعزز فهمًا أعمق للحقيبة ويعزز قدرات المشاركين في حل المشكلات. يمكن للمدربين الاستفادة من دليل المدرب الشامل الذي يوفر تعليمات خطوة بخطوة، وموارد إضافية، ونقاط نقاش مقترحة لتسهيل عملية التعلم. بالإضافة إلى ذلك، تتضمن الحقيبة التدريبية شرائح شرائط جاهزة للاستخدام، واختبارات معلومات، وتقييمات لتقييم فهم المشاركين وتتبع تقدمهم. سواء كنت مدربًا ذو خبرة أو تبدأ للتو، فإن حقيبتنا التدريبية “تعلم العمق باستخدام TensorFlow 2.x وPython” هي المصدر الذي تحتاجه لتقديم تجربة تدريبية شاملة ومثيرة للاهتمام. قم بتزويد جمهورك بالمعرفة والمهارات اللازمة للتفوق في مجال التعلم العميق وأن تصبح قادة في الصناعة.
مقدمة للتعلم العميق وتنسورفلو
ما هو التعلم العميق؟
نظرة عامة على TensorFlow 2:x
أهمية التعلم القائم على المشروع في التعلم العميق
البدء مع TensorFlow 2: الإصدار x والبايثون
تثبيت TensorFlow 2:x
إعداد بيئة Python
مقدمة لدفاتر Jupyter
بناء الشبكات العصبية بواسطة تنسورفلو 2:x
فهم الشبكات العصبية
إنشاء نموذج شبكة عصبية أساسي في TensorFlow 2.x
استكشاف أنواع مختلفة من الطبقات ووظائف التنشيط
تدريب الشبكات العصبية باستخدام TensorFlow 2.x
إعداد مجموعة البيانات للتدريب.
تعريف عملية التدريب
تقييم أداء النموذج
الشبكات العصبية التكرارية المتداخلة (CNNs) في TensorFlow 2:x
مقدمة للشبكات العصبية العميقة المستدامة
بناء شبكة عصبية تابعة للتصنيف الاستنادي في TensorFlow 2:x
تدريب وتقييم نموذج CNN
شبكات العصب العصبي المتكررة (RNNs) في TensorFlow 2:x
فهم الشبكات العصبية العصبية الراجعة
الخلايا LSTM و GRU في TensorFlow 2:x
تنفيذ وتدريب نموذج الشبكة العصبية العصبية التكرارية (RNN)
نقل التعلم وضبط النمذجة في TensorFlow 2:x
مقدمة لتعلم النقل
استخدام النماذج المدربة مسبقًا في TensorFlow 2:x
تعديل نموذج مدرب مسبقًا لمهمة محددة
الشبكات التوليدية المدافعة (GANs) في TensorFlow 2:x
نظرة عامة على شبكات التصادم العامة (GANs)
بناء وتدريب نموذج GAN في TensorFlow 2:x
توليد بيانات جديدة باستخدام الشبكات المضادة التولدية (GANs)
نشر وتوسيع نماذج التعلم العميق باستخدام TensorFlow 2:x
تصدير نموذج مدرب للنشر
إعداد واجهة برمجة تطبيقات لتوقع نموذج
توسيع نماذج التعلم العميق باستخدام خدمات TensorFlow.

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

كيف يمكنني الوصول إلى هذا المنتج للتدريب؟
يمكن الوصول إلى هذا المنتج التدريبي من خلال شرائه من موقع مزود الخدمة. بعد الشراء، ستتلقى نسخة رقمية من الحقيبة التدريبية، ويمكن تنزيلها أو الوصول إليها عبر نظام إدارة التعلم عبر الإنترنت.
يمكن الوصول إلى هذا المنتج التدريبي من خلال شرائه من موقع مزود الخدمة. بعد الشراء، ستتلقى نسخة رقمية من الحقيبة التدريبية، ويمكن تنزيلها أو الوصول إليها عبر نظام إدارة التعلم عبر الإنترنت.
ما هو TensorFlow .x؟
تنسورفلو .x هو إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم العميق تم تطويره بواسطة جوجل. يوفر منصة لبناء وتدريب نماذج التعلم الآلي ، مع التركيز بشكل خاص على الشبكات العصبية العميقة.
تنسورفلو .x هو إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم العميق تم تطويره بواسطة جوجل. يوفر منصة لبناء وتدريب نماذج التعلم الآلي ، مع التركيز بشكل خاص على الشبكات العصبية العميقة.
لماذا يجب أن أختار تنسورفلو لمشاريع التعلم العميق؟
يوفر TensorFlow مجموعة واسعة من الأدوات والمكتبات التي تجعل من السهل بناء وتدريب ونشر نماذج التعلم العميق. لديه مجتمع كبير ونشط يضمن التحديثات الدورية وإصلاح الأخطاء والدعم. بالإضافة إلى ذلك، يتكامل TensorFlow بشكل جيد مع مكتبات Python الأخرى، ويوفر أداءً ممتازًا، ويدعم الحوسبة الموزعة.
يوفر TensorFlow مجموعة واسعة من الأدوات والمكتبات التي تجعل من السهل بناء وتدريب ونشر نماذج التعلم العميق. لديه مجتمع كبير ونشط يضمن التحديثات الدورية وإصلاح الأخطاء والدعم. بالإضافة إلى ذلك، يتكامل TensorFlow بشكل جيد مع مكتبات Python الأخرى، ويوفر أداءً ممتازًا، ويدعم الحوسبة الموزعة.
. هل الخبرة السابقة في التعلم العميق ضرورية لهذه الحقيبة التدريبية؟
لا، تم تصميم هذه الحقائب التدريبية للمبتدئين والأفراد ذوي الخبرة السابقة في التعلم الآلي. يقدم دليلًا تفصيليًا، بدءًا من أساسيات التعلم العميق وتدريجيًا يقدم مفاهيم أكثر تطورًا. يسمح النهج القائم على المشروع للمتعلمين بكسب خبرة عملية وبناء مهارات عملية.
لا، تم تصميم هذه الحقائب التدريبية للمبتدئين والأفراد ذوي الخبرة السابقة في التعلم الآلي. يقدم دليلًا تفصيليًا، بدءًا من أساسيات التعلم العميق وتدريجيًا يقدم مفاهيم أكثر تطورًا. يسمح النهج القائم على المشروع للمتعلمين بكسب خبرة عملية وبناء مهارات عملية.
. ما هي لغة البرمجة المستخدمة في هذه الحقائب التدريبية؟
هذه الحقائب التدريبية تستخدم بشكل أساسي لغة برمجة Python، وهي واحدة من أشهر لغات البرمجة المستخدمة في مجال علوم البيانات وتعلم الآلة. تم كتابة TensorFlow بنفسها بلغة C++، ولكن واجهة برمجة التطبيقات (API) المتاحة باستخدام Python تسهل عملية تطوير النماذج والعمل مع الإطار العامل.
هذه الحقائب التدريبية تستخدم بشكل أساسي لغة برمجة Python، وهي واحدة من أشهر لغات البرمجة المستخدمة في مجال علوم البيانات وتعلم الآلة. تم كتابة TensorFlow بنفسها بلغة C++، ولكن واجهة برمجة التطبيقات (API) المتاحة باستخدام Python تسهل عملية تطوير النماذج والعمل مع الإطار العامل.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة التعلم العميق باستخدام TensorFlow x و Python مقدمة في التعلم المبني على المشاريع”
تقديم حقيبة تدريبية شاملة للمدربين: تعلم العمق باستخدام TensorFlow 2.x وPython: مقدمة في التعلم القائم على المشاريع. تم تصميم هذا المنتج خصيصًا للمدربين الذين يرغبون في تعليم جمهورهم عن أساسيات التعلم العميق باستخدام TensorFlow 2.x وPython. التعلم العميق هو مجال ينمو بسرعة وقد قام بثورة في مختلف الصناعات، مثل الرعاية الصحية والمالية والتكنولوجيا. تهدف هذه الحقيبة التدريبية إلى تزويد المدربين بالأدوات والموارد اللازمة لتعليم المشاركين كيفية استغلال قوة التعلم العميق في حل المشكلات المعقدة. تغطي الحقيبة مجموعة واسعة من المواضيع، بما في ذلك مقدمة في التعلم العميق، الشبكات العصبية، TensorFlow 2.x، وبرمجة Python. سيكون للمدربين أيضًا الوصول إلى تمارين عملية ومشاريع تسمح للمشاركين بتطبيق معرفتهم في سيناريوهات الحياة الواقعية. ما يميز هذه الحقائب التدريبية هو نهجها القائم على المشاريع. بدلاً من الاعتماد فقط على المفاهيم النظرية، سيشارك المشاركون في تمارين ومشاريع عملية طوال الدورة التدريبية. هذا النهج يعزز فهمًا أعمق للحقيبة ويعزز قدرات المشاركين في حل المشكلات. يمكن للمدربين الاستفادة من دليل المدرب الشامل الذي يوفر تعليمات خطوة بخطوة، وموارد إضافية، ونقاط نقاش مقترحة لتسهيل عملية التعلم. بالإضافة إلى ذلك، تتضمن الحقيبة التدريبية شرائح شرائط جاهزة للاستخدام، واختبارات معلومات، وتقييمات لتقييم فهم المشاركين وتتبع تقدمهم. سواء كنت مدربًا ذو خبرة أو تبدأ للتو، فإن حقيبتنا التدريبية “تعلم العمق باستخدام TensorFlow 2.x وPython” هي المصدر الذي تحتاجه لتقديم تجربة تدريبية شاملة ومثيرة للاهتمام. قم بتزويد جمهورك بالمعرفة والمهارات اللازمة للتفوق في مجال التعلم العميق وأن تصبح قادة في الصناعة.
مقدمة للتعلم العميق وتنسورفلو
ما هو التعلم العميق؟
نظرة عامة على TensorFlow 2:x
أهمية التعلم القائم على المشروع في التعلم العميق
البدء مع TensorFlow 2: الإصدار x والبايثون
تثبيت TensorFlow 2:x
إعداد بيئة Python
مقدمة لدفاتر Jupyter
بناء الشبكات العصبية بواسطة تنسورفلو 2:x
فهم الشبكات العصبية
إنشاء نموذج شبكة عصبية أساسي في TensorFlow 2.x
استكشاف أنواع مختلفة من الطبقات ووظائف التنشيط
تدريب الشبكات العصبية باستخدام TensorFlow 2.x
إعداد مجموعة البيانات للتدريب.
تعريف عملية التدريب
تقييم أداء النموذج
الشبكات العصبية التكرارية المتداخلة (CNNs) في TensorFlow 2:x
مقدمة للشبكات العصبية العميقة المستدامة
بناء شبكة عصبية تابعة للتصنيف الاستنادي في TensorFlow 2:x
تدريب وتقييم نموذج CNN
شبكات العصب العصبي المتكررة (RNNs) في TensorFlow 2:x
فهم الشبكات العصبية العصبية الراجعة
الخلايا LSTM و GRU في TensorFlow 2:x
تنفيذ وتدريب نموذج الشبكة العصبية العصبية التكرارية (RNN)
نقل التعلم وضبط النمذجة في TensorFlow 2:x
مقدمة لتعلم النقل
استخدام النماذج المدربة مسبقًا في TensorFlow 2:x
تعديل نموذج مدرب مسبقًا لمهمة محددة
الشبكات التوليدية المدافعة (GANs) في TensorFlow 2:x
نظرة عامة على شبكات التصادم العامة (GANs)
بناء وتدريب نموذج GAN في TensorFlow 2:x
توليد بيانات جديدة باستخدام الشبكات المضادة التولدية (GANs)
نشر وتوسيع نماذج التعلم العميق باستخدام TensorFlow 2:x
تصدير نموذج مدرب للنشر
إعداد واجهة برمجة تطبيقات لتوقع نموذج
توسيع نماذج التعلم العميق باستخدام خدمات TensorFlow.

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

كيف يمكنني الوصول إلى هذا المنتج للتدريب؟
يمكن الوصول إلى هذا المنتج التدريبي من خلال شرائه من موقع مزود الخدمة. بعد الشراء، ستتلقى نسخة رقمية من الحقيبة التدريبية، ويمكن تنزيلها أو الوصول إليها عبر نظام إدارة التعلم عبر الإنترنت.
يمكن الوصول إلى هذا المنتج التدريبي من خلال شرائه من موقع مزود الخدمة. بعد الشراء، ستتلقى نسخة رقمية من الحقيبة التدريبية، ويمكن تنزيلها أو الوصول إليها عبر نظام إدارة التعلم عبر الإنترنت.
ما هو TensorFlow .x؟
تنسورفلو .x هو إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم العميق تم تطويره بواسطة جوجل. يوفر منصة لبناء وتدريب نماذج التعلم الآلي ، مع التركيز بشكل خاص على الشبكات العصبية العميقة.
تنسورفلو .x هو إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم العميق تم تطويره بواسطة جوجل. يوفر منصة لبناء وتدريب نماذج التعلم الآلي ، مع التركيز بشكل خاص على الشبكات العصبية العميقة.
لماذا يجب أن أختار تنسورفلو لمشاريع التعلم العميق؟
يوفر TensorFlow مجموعة واسعة من الأدوات والمكتبات التي تجعل من السهل بناء وتدريب ونشر نماذج التعلم العميق. لديه مجتمع كبير ونشط يضمن التحديثات الدورية وإصلاح الأخطاء والدعم. بالإضافة إلى ذلك، يتكامل TensorFlow بشكل جيد مع مكتبات Python الأخرى، ويوفر أداءً ممتازًا، ويدعم الحوسبة الموزعة.
يوفر TensorFlow مجموعة واسعة من الأدوات والمكتبات التي تجعل من السهل بناء وتدريب ونشر نماذج التعلم العميق. لديه مجتمع كبير ونشط يضمن التحديثات الدورية وإصلاح الأخطاء والدعم. بالإضافة إلى ذلك، يتكامل TensorFlow بشكل جيد مع مكتبات Python الأخرى، ويوفر أداءً ممتازًا، ويدعم الحوسبة الموزعة.
. هل الخبرة السابقة في التعلم العميق ضرورية لهذه الحقيبة التدريبية؟
لا، تم تصميم هذه الحقائب التدريبية للمبتدئين والأفراد ذوي الخبرة السابقة في التعلم الآلي. يقدم دليلًا تفصيليًا، بدءًا من أساسيات التعلم العميق وتدريجيًا يقدم مفاهيم أكثر تطورًا. يسمح النهج القائم على المشروع للمتعلمين بكسب خبرة عملية وبناء مهارات عملية.
لا، تم تصميم هذه الحقائب التدريبية للمبتدئين والأفراد ذوي الخبرة السابقة في التعلم الآلي. يقدم دليلًا تفصيليًا، بدءًا من أساسيات التعلم العميق وتدريجيًا يقدم مفاهيم أكثر تطورًا. يسمح النهج القائم على المشروع للمتعلمين بكسب خبرة عملية وبناء مهارات عملية.
. ما هي لغة البرمجة المستخدمة في هذه الحقائب التدريبية؟
هذه الحقائب التدريبية تستخدم بشكل أساسي لغة برمجة Python، وهي واحدة من أشهر لغات البرمجة المستخدمة في مجال علوم البيانات وتعلم الآلة. تم كتابة TensorFlow بنفسها بلغة C++، ولكن واجهة برمجة التطبيقات (API) المتاحة باستخدام Python تسهل عملية تطوير النماذج والعمل مع الإطار العامل.
هذه الحقائب التدريبية تستخدم بشكل أساسي لغة برمجة Python، وهي واحدة من أشهر لغات البرمجة المستخدمة في مجال علوم البيانات وتعلم الآلة. تم كتابة TensorFlow بنفسها بلغة C++، ولكن واجهة برمجة التطبيقات (API) المتاحة باستخدام Python تسهل عملية تطوير النماذج والعمل مع الإطار العامل.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة التعلم العميق باستخدام TensorFlow x و Python مقدمة في التعلم المبني على المشاريع”

منتجات ذات صلة

هذا المواد التدريبية مصممة لتوفير فهم شامل لأداة Power BI لإنشاء تقارير مرتبة العناصر، مما يسمح للمستخدمين بإنشاء تقارير جدولية ومرتبة في Power BI. يشمل جميع المفاهيم والتقنيات اللازمة لبناء التقارير بفعالية، على غرار خدمات تقارير SQL Server (SSRS).

هذه الدورة التدريبية تقدم للمحترفين مقدمة عن شهادة إدارة المحافظ المهنية (PfMP®). وتغطي المبادئ والمفاهيم الرئيسية وممارسات إدارة المحافظ، وتوفر نظرة عامة على عملية الحصول على الشهادة. يمكن للمشاركين الحصول على 2 وحدة تنمية مهنية (PDUs) تساهم في متطلبات استمرارية الشهادة (CCR) لشهادة PfMP.

المادة التدريبية هي دورة شاملة مصممة للمبتدئين لتعلم مجال الدفعات. تغطي مواضيع أساسية مثل أنظمة الدفع وتحويل الأموال الإلكترونية ومعالجة الدفعات والأمان. توفر المادة معرفة متعمقة وإرشادات عملية لفهم تفاصيل صناعة الدفعات.

هذه الحقيبة التدريبية مصممة لتوفير معرفة عميقة وتجربة عملية في تنفيذ تقنيات تحليل الانحدار المتقدمة باستخدام TensorFlow. يركز المنهج التعليمي على تقنيات مثل انحدار لاسو، مما يمنح المتعلمين المهارات اللازمة لاستخدام هذه التقنية بفعالية في مشاريعهم الخاصة والتحليلات الخاصة بهم.

هذه الحقيبة التدريبية مصممة لتوفير معرفة عميقة وتجربة عملية في تنفيذ تقنيات تحليل الانحدار المتقدمة باستخدام TensorFlow. يركز المنهج التعليمي على تقنيات مثل انحدار لاسو، مما يمنح المتعلمين المهارات اللازمة لاستخدام هذه التقنية بفعالية في مشاريعهم الخاصة والتحليلات الخاصة بهم.

حقيبة تدريبية دورة التعلم العميق باستخدام TensorFlow x و Python مقدمة في التعلم المبني على المشاريع