حقيبتك الشريك الأول لك في تطوير المحتوي التدريبي في الوطن العربي
حقيبتك الشريك الأول لك فى تطوير المحتوى التدريبي فى الوطن العربي.

مميزات الحقيبة

دليل المدرب
مذكرة المتدرب
الأنشطة
نسخة العرض
فيديوهات
الملف التعريفي
تحديث سنة 2024

تعلم الآلة المعتمد على جافا/كوتلن في أندرويد بواسطة TensorFlow Lite

يركز هذه الحقائب التدريبية على تعليم الأفراد كيفية تنفيذ تقنيات التعلم الآلي باستخدام تينسورفلو لايت في تطوير تطبيقات الأندرويد. سيتعلم المشاركون كيفية بناء أكثر من 10 تطبيقات أندرويد متقدمة وذكية.

مراجعة
English - العربية
محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب
دليل المدرب
الأنشطة
نسخة العرض
فيديوهات
الملف التعريفي
تقديم حزمة حقائب التدريب الشاملة للمدربين في مجال الذكاء الاصطناعي القائم على لغات البرمجة جافا/كوتلن وتطبيقات أندرويد باستخدام تف تنسورف لايت. تم تصميم هذه الحزمة لتمكين المدربين من الحصول على المعرفة والموارد اللازمة لتقديم جلسات تدريب عالية الجودة، وهي ملحق ضروري لأي شخص يرغب في أن يصبح خبيرًا في هذه التكنولوجيا المبتكرة. تتضمن هذه الحزمة مجموعة شاملة من الحقائب التدريبية التي تغطي جميع المفاهيم والتقنيات الأساسية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي القائم على لغات البرمجة جافا/كوتلن وتطبيقات أندرويد باستخدام تف تنسورف لايت. تشمل الحزمة شرائح المحاضرة المفصلة وملاحظات المدرب وتمارين عملية مصممة خصيصًا لتعزيز تجربة التعلم للمدربين والمتدربين على حد سواء. سيجد المدربون أن شرائح المحاضرة جذابة بصريًا وتحتوي على جميع المعلومات اللازمة لنقل مفاهيم الذكاء الاصطناعي القائم على لغات البرمجة جافا/كوتلن بشكل فعال. تقدم ملاحظات المدرب رؤى إضافية ونصائح لمساعدة المدربين في تقديم جلسات التدريب بطريقة جذابة وتفاعلية. علاوة على ذلك، تم تصميم التمارين العملية لتعزيز المعرفة المكتسبة من المحاضرات والسماح للمتدربين بتطبيق مهاراتهم في سيناريوهات الحياة الواقعية. تأتي التمارين مع تعليمات خطوة بخطوة وشفرة مثالية، مما يتيح للمدربين توجيه المتدربين خلال التنفيذ العملي للذكاء الاصطناعي القائم على لغات البرمجة جافا/كوتلن وتطبيقات أندرويد باستخدام تف تنسورف لايت. مع هذه الحزمة من الحقائب التدريبية، يستطيع المدربون تقديم جلسات تدريب شاملة تغطي مواضيع مثل العمل مع نماذج الذكاء الاصطناعي، ودمج تف تنسورف لايت في تطبيقات أندرويد، وتحسين الأداء للأجهزة المحمولة. سيكتسب المتدربون المهارات والثقة لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم لنظام التشغيل أندرويد باستخدام أحدث التقنيات والإطارات. لا تفوت الفرصة لتصبح متمكنًا من الذكاء الاصطناعي القائم على لغات البرمجة جافا/كوتلن وتطبيقات أندرويد باستخدام تف تنسورف لايت. احصل على حزمة الحقائب التدريبية الخاصة بنا اليوم واعطِ جلسات التدريب الخاصة بك إلى المستوى التالي!
مقدمة لتعلم الآلة وتفاصيل تفهّم الألة
ما هو التعلم الآلي؟
نظرة عامة على TensorFlow Lite
1:3:لماذا استخدام TensorFlow Lite لنظام Android؟
إنشاء بيئة التطوير
تثبيت مجموعة تطوير جافا/كوتلين (JDK/KDK) 2.1
تثبيت أندرويد ستوديو
2:3:إضافة TensorFlow Lite إلى مشروع Android
فهم معمارية TensorFlow Lite
إنشاء النموذج وتدريبه باستخدام TensorFlow
تحويل نماذج TensorFlow إلى تنسيق TensorFlow Lite
3:3:المترجم TensorFlow Lite وتنفيذ النموذج
تحضير البيانات لتعلّم الآلة
4:1: معالجة البيانات وهندسة الميزات
4:2:تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار
4:3: التعامل مع البيانات المفقودة والقيم النوعية المفرطة
بناء وتدريب نموذج التعلّم الآلي
اختيار بنية النموذج المناسبة
5:2: تهيئة وتكوين نموذج TensorFlow Lite
5:3: تدريب النموذج باستخدام البيانات الموسومة
تقييم النموذج ومقاييس الأداء
6:1:تقييم دقة النموذج وأدائه
6:2:تقنيات التقييم المتقاطعة
6:3:الدقة، الاستدعاء، ومعدل F1
تكامل TensorFlow Lite مع تطبيق Android
إنشاء واجهة المستخدم لتطبيق Android
تحميل نموذج TensorFlow Lite إلى التطبيق.
7:3: إجراء الاستدلال وعرض النتائج
تحسين وضبط النموذج
تقنيات تحسين النماذج للأجهزة المحمولة
8:2: التكميم والتقليم
8:3: تحقيق توازن بين الأداء والدقة
نشر وتوزيع تطبيق Android
9:1: إنشاء نسخة نهائية من التطبيق
9:2: اختبار التطبيق على أجهزة حقيقية
نشر التطبيق على متجر جوجل بلاي

™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.

ما هو الحقائب التدريبية لتعلم الآلة باستخدام Java/Kotlin لأجهزة الأندرويد مع TensorFlow Lite؟
الحقائب التدريبية لتعلم البرمجة بلغة جافا / كوتلن وتطبيق تعلم الآلة لنظام التشغيل Android باستخدام مكتبة TensorFlow Lite هي دليل شامل يعلم المطورين كيفية بناء ونشر نماذج تعلم الآلة على نظام Android باستخدام مكتبة TensorFlow Lite.
الحقائب التدريبية لتعلم البرمجة بلغة جافا / كوتلن وتطبيق تعلم الآلة لنظام التشغيل Android باستخدام مكتبة TensorFlow Lite هي دليل شامل يعلم المطورين كيفية بناء ونشر نماذج تعلم الآلة على نظام Android باستخدام مكتبة TensorFlow Lite.
ما هي المتطلبات الأساسية المطلوبة لفهم حقيبة التدريب هذه؟
لفهم هذه الحقيبة التدريبية، يتطلب معرفة أساسية بلغات برمجة جافا أو كوتلن والاحتراف بتطوير الأندرويد. الخبرة السابقة بمفاهيم التعلم الآلي وتنسورفلو ستكون مفيدة ولكنها غير إلزامية.
لفهم هذه الحقيبة التدريبية، يتطلب معرفة أساسية بلغات برمجة جافا أو كوتلن والاحتراف بتطوير الأندرويد. الخبرة السابقة بمفاهيم التعلم الآلي وتنسورفلو ستكون مفيدة ولكنها غير إلزامية.
. ما هي المواضيع التي يتناولها هذه الحقيبة التدريبية؟
هذه الحقائب التدريبية تغطي موضوعات مثل مقدمة في تعلم الآلة على نظام Android، أساسيات TensorFlow Lite، تحويل النماذج وتحسينها للنشر على نظام Android، دمج TensorFlow Lite مع تطبيقات Android، التعامل مع مهام تصنيف الصور والكشف عن الكائنات والتعرف على النصوص على نظام Android، وتحسين أداء النموذج على الأجهزة المحمولة.
هذه الحقائب التدريبية تغطي موضوعات مثل مقدمة في تعلم الآلة على نظام Android، أساسيات TensorFlow Lite، تحويل النماذج وتحسينها للنشر على نظام Android، دمج TensorFlow Lite مع تطبيقات Android، التعامل مع مهام تصنيف الصور والكشف عن الكائنات والتعرف على النصوص على نظام Android، وتحسين أداء النموذج على الأجهزة المحمولة.
. هل هذه الحقيبة التدريبية مناسبة للمبتدئين في تطوير أندرويد؟
نعم، هذا المحتوى التدريبي مناسب للمبتدئين في تطوير الأندرويد الذين يمتلكون معرفة أساسية في برمجة جافا أو كوتلين. يبدأ الحقائب بمقدمة عن التعلم الآلي على الأندرويد ويوفر تعليمات خطوة بخطوة لتطوير ونشر نماذج التعلم الآلي باستخدام TensorFlow Lite.
نعم، هذا المحتوى التدريبي مناسب للمبتدئين في تطوير الأندرويد الذين يمتلكون معرفة أساسية في برمجة جافا أو كوتلين. يبدأ الحقائب بمقدمة عن التعلم الآلي على الأندرويد ويوفر تعليمات خطوة بخطوة لتطوير ونشر نماذج التعلم الآلي باستخدام TensorFlow Lite.
هل هناك أي أمثلة عملية أو مشاريع مدرجة في هذه الحقائب التدريبية؟
نعم، يتضمن هذه الحقائب التدريبية أمثلة عملية ومشاريع لتوضيح المفاهيم المطروحة. سيكون للمتعلمين تجربة عملية في بناء تطبيقات Android تضم نماذج تعلم الآلة لمهام مثل تصنيف الصور واكتشاف الكائنات وتعرف النص باستخدام TensorFlow Lite.
نعم، يتضمن هذه الحقائب التدريبية أمثلة عملية ومشاريع لتوضيح المفاهيم المطروحة. سيكون للمتعلمين تجربة عملية في بناء تطبيقات Android تضم نماذج تعلم الآلة لمهام مثل تصنيف الصور واكتشاف الكائنات وتعرف النص باستخدام TensorFlow Lite.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

يسمح فقط للزبائن مسجلي الدخول الذين قاموا بشراء هذا المنتج ترك مراجعة.

تقديم حزمة حقائب التدريب الشاملة للمدربين في مجال الذكاء الاصطناعي القائم على لغات البرمجة جافا/كوتلن وتطبيقات أندرويد باستخدام تف تنسورف لايت. تم تصميم هذه الحزمة لتمكين المدربين من الحصول على المعرفة والموارد اللازمة لتقديم جلسات تدريب عالية الجودة، وهي ملحق ضروري لأي شخص يرغب في أن يصبح خبيرًا في هذه التكنولوجيا المبتكرة. تتضمن هذه الحزمة مجموعة شاملة من الحقائب التدريبية التي تغطي جميع المفاهيم والتقنيات الأساسية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي القائم على لغات البرمجة جافا/كوتلن وتطبيقات أندرويد باستخدام تف تنسورف لايت. تشمل الحزمة شرائح المحاضرة المفصلة وملاحظات المدرب وتمارين عملية مصممة خصيصًا لتعزيز تجربة التعلم للمدربين والمتدربين على حد سواء. سيجد المدربون أن شرائح المحاضرة جذابة بصريًا وتحتوي على جميع المعلومات اللازمة لنقل مفاهيم الذكاء الاصطناعي القائم على لغات البرمجة جافا/كوتلن بشكل فعال. تقدم ملاحظات المدرب رؤى إضافية ونصائح لمساعدة المدربين في تقديم جلسات التدريب بطريقة جذابة وتفاعلية. علاوة على ذلك، تم تصميم التمارين العملية لتعزيز المعرفة المكتسبة من المحاضرات والسماح للمتدربين بتطبيق مهاراتهم في سيناريوهات الحياة الواقعية. تأتي التمارين مع تعليمات خطوة بخطوة وشفرة مثالية، مما يتيح للمدربين توجيه المتدربين خلال التنفيذ العملي للذكاء الاصطناعي القائم على لغات البرمجة جافا/كوتلن وتطبيقات أندرويد باستخدام تف تنسورف لايت. مع هذه الحزمة من الحقائب التدريبية، يستطيع المدربون تقديم جلسات تدريب شاملة تغطي مواضيع مثل العمل مع نماذج الذكاء الاصطناعي، ودمج تف تنسورف لايت في تطبيقات أندرويد، وتحسين الأداء للأجهزة المحمولة. سيكتسب المتدربون المهارات والثقة لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم لنظام التشغيل أندرويد باستخدام أحدث التقنيات والإطارات. لا تفوت الفرصة لتصبح متمكنًا من الذكاء الاصطناعي القائم على لغات البرمجة جافا/كوتلن وتطبيقات أندرويد باستخدام تف تنسورف لايت. احصل على حزمة الحقائب التدريبية الخاصة بنا اليوم واعطِ جلسات التدريب الخاصة بك إلى المستوى التالي!
مقدمة لتعلم الآلة وتفاصيل تفهّم الألة
ما هو التعلم الآلي؟
نظرة عامة على TensorFlow Lite
1:3:لماذا استخدام TensorFlow Lite لنظام Android؟
إنشاء بيئة التطوير
تثبيت مجموعة تطوير جافا/كوتلين (JDK/KDK) 2.1
تثبيت أندرويد ستوديو
2:3:إضافة TensorFlow Lite إلى مشروع Android
فهم معمارية TensorFlow Lite
إنشاء النموذج وتدريبه باستخدام TensorFlow
تحويل نماذج TensorFlow إلى تنسيق TensorFlow Lite
3:3:المترجم TensorFlow Lite وتنفيذ النموذج
تحضير البيانات لتعلّم الآلة
4:1: معالجة البيانات وهندسة الميزات
4:2:تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار
4:3: التعامل مع البيانات المفقودة والقيم النوعية المفرطة
بناء وتدريب نموذج التعلّم الآلي
اختيار بنية النموذج المناسبة
5:2: تهيئة وتكوين نموذج TensorFlow Lite
5:3: تدريب النموذج باستخدام البيانات الموسومة
تقييم النموذج ومقاييس الأداء
6:1:تقييم دقة النموذج وأدائه
6:2:تقنيات التقييم المتقاطعة
6:3:الدقة، الاستدعاء، ومعدل F1
تكامل TensorFlow Lite مع تطبيق Android
إنشاء واجهة المستخدم لتطبيق Android
تحميل نموذج TensorFlow Lite إلى التطبيق.
7:3: إجراء الاستدلال وعرض النتائج
تحسين وضبط النموذج
تقنيات تحسين النماذج للأجهزة المحمولة
8:2: التكميم والتقليم
8:3: تحقيق توازن بين الأداء والدقة
نشر وتوزيع تطبيق Android
9:1: إنشاء نسخة نهائية من التطبيق
9:2: اختبار التطبيق على أجهزة حقيقية
نشر التطبيق على متجر جوجل بلاي

™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.

ما هو الحقائب التدريبية لتعلم الآلة باستخدام Java/Kotlin لأجهزة الأندرويد مع TensorFlow Lite؟
الحقائب التدريبية لتعلم البرمجة بلغة جافا / كوتلن وتطبيق تعلم الآلة لنظام التشغيل Android باستخدام مكتبة TensorFlow Lite هي دليل شامل يعلم المطورين كيفية بناء ونشر نماذج تعلم الآلة على نظام Android باستخدام مكتبة TensorFlow Lite.
الحقائب التدريبية لتعلم البرمجة بلغة جافا / كوتلن وتطبيق تعلم الآلة لنظام التشغيل Android باستخدام مكتبة TensorFlow Lite هي دليل شامل يعلم المطورين كيفية بناء ونشر نماذج تعلم الآلة على نظام Android باستخدام مكتبة TensorFlow Lite.
ما هي المتطلبات الأساسية المطلوبة لفهم حقيبة التدريب هذه؟
لفهم هذه الحقيبة التدريبية، يتطلب معرفة أساسية بلغات برمجة جافا أو كوتلن والاحتراف بتطوير الأندرويد. الخبرة السابقة بمفاهيم التعلم الآلي وتنسورفلو ستكون مفيدة ولكنها غير إلزامية.
لفهم هذه الحقيبة التدريبية، يتطلب معرفة أساسية بلغات برمجة جافا أو كوتلن والاحتراف بتطوير الأندرويد. الخبرة السابقة بمفاهيم التعلم الآلي وتنسورفلو ستكون مفيدة ولكنها غير إلزامية.
. ما هي المواضيع التي يتناولها هذه الحقيبة التدريبية؟
هذه الحقائب التدريبية تغطي موضوعات مثل مقدمة في تعلم الآلة على نظام Android، أساسيات TensorFlow Lite، تحويل النماذج وتحسينها للنشر على نظام Android، دمج TensorFlow Lite مع تطبيقات Android، التعامل مع مهام تصنيف الصور والكشف عن الكائنات والتعرف على النصوص على نظام Android، وتحسين أداء النموذج على الأجهزة المحمولة.
هذه الحقائب التدريبية تغطي موضوعات مثل مقدمة في تعلم الآلة على نظام Android، أساسيات TensorFlow Lite، تحويل النماذج وتحسينها للنشر على نظام Android، دمج TensorFlow Lite مع تطبيقات Android، التعامل مع مهام تصنيف الصور والكشف عن الكائنات والتعرف على النصوص على نظام Android، وتحسين أداء النموذج على الأجهزة المحمولة.
. هل هذه الحقيبة التدريبية مناسبة للمبتدئين في تطوير أندرويد؟
نعم، هذا المحتوى التدريبي مناسب للمبتدئين في تطوير الأندرويد الذين يمتلكون معرفة أساسية في برمجة جافا أو كوتلين. يبدأ الحقائب بمقدمة عن التعلم الآلي على الأندرويد ويوفر تعليمات خطوة بخطوة لتطوير ونشر نماذج التعلم الآلي باستخدام TensorFlow Lite.
نعم، هذا المحتوى التدريبي مناسب للمبتدئين في تطوير الأندرويد الذين يمتلكون معرفة أساسية في برمجة جافا أو كوتلين. يبدأ الحقائب بمقدمة عن التعلم الآلي على الأندرويد ويوفر تعليمات خطوة بخطوة لتطوير ونشر نماذج التعلم الآلي باستخدام TensorFlow Lite.
هل هناك أي أمثلة عملية أو مشاريع مدرجة في هذه الحقائب التدريبية؟
نعم، يتضمن هذه الحقائب التدريبية أمثلة عملية ومشاريع لتوضيح المفاهيم المطروحة. سيكون للمتعلمين تجربة عملية في بناء تطبيقات Android تضم نماذج تعلم الآلة لمهام مثل تصنيف الصور واكتشاف الكائنات وتعرف النص باستخدام TensorFlow Lite.
نعم، يتضمن هذه الحقائب التدريبية أمثلة عملية ومشاريع لتوضيح المفاهيم المطروحة. سيكون للمتعلمين تجربة عملية في بناء تطبيقات Android تضم نماذج تعلم الآلة لمهام مثل تصنيف الصور واكتشاف الكائنات وتعرف النص باستخدام TensorFlow Lite.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

يسمح فقط للزبائن مسجلي الدخول الذين قاموا بشراء هذا المنتج ترك مراجعة.

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب
دليل المدرب
الأنشطة
نسخة العرض
فيديوهات
الملف التعريفي
تحديث سنة 2024

تعلم الآلة المعتمد على جافا/كوتلن في أندرويد بواسطة TensorFlow Lite

يركز هذه الحقائب التدريبية على تعليم الأفراد كيفية تنفيذ تقنيات التعلم الآلي باستخدام تينسورفلو لايت في تطوير تطبيقات الأندرويد. سيتعلم المشاركون كيفية بناء أكثر من 10 تطبيقات أندرويد متقدمة وذكية.

مراجعة
English - العربية
محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب
دليل المدرب
الأنشطة
نسخة العرض
فيديوهات
الملف التعريفي
تقديم حزمة حقائب التدريب الشاملة للمدربين في مجال الذكاء الاصطناعي القائم على لغات البرمجة جافا/كوتلن وتطبيقات أندرويد باستخدام تف تنسورف لايت. تم تصميم هذه الحزمة لتمكين المدربين من الحصول على المعرفة والموارد اللازمة لتقديم جلسات تدريب عالية الجودة، وهي ملحق ضروري لأي شخص يرغب في أن يصبح خبيرًا في هذه التكنولوجيا المبتكرة. تتضمن هذه الحزمة مجموعة شاملة من الحقائب التدريبية التي تغطي جميع المفاهيم والتقنيات الأساسية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي القائم على لغات البرمجة جافا/كوتلن وتطبيقات أندرويد باستخدام تف تنسورف لايت. تشمل الحزمة شرائح المحاضرة المفصلة وملاحظات المدرب وتمارين عملية مصممة خصيصًا لتعزيز تجربة التعلم للمدربين والمتدربين على حد سواء. سيجد المدربون أن شرائح المحاضرة جذابة بصريًا وتحتوي على جميع المعلومات اللازمة لنقل مفاهيم الذكاء الاصطناعي القائم على لغات البرمجة جافا/كوتلن بشكل فعال. تقدم ملاحظات المدرب رؤى إضافية ونصائح لمساعدة المدربين في تقديم جلسات التدريب بطريقة جذابة وتفاعلية. علاوة على ذلك، تم تصميم التمارين العملية لتعزيز المعرفة المكتسبة من المحاضرات والسماح للمتدربين بتطبيق مهاراتهم في سيناريوهات الحياة الواقعية. تأتي التمارين مع تعليمات خطوة بخطوة وشفرة مثالية، مما يتيح للمدربين توجيه المتدربين خلال التنفيذ العملي للذكاء الاصطناعي القائم على لغات البرمجة جافا/كوتلن وتطبيقات أندرويد باستخدام تف تنسورف لايت. مع هذه الحزمة من الحقائب التدريبية، يستطيع المدربون تقديم جلسات تدريب شاملة تغطي مواضيع مثل العمل مع نماذج الذكاء الاصطناعي، ودمج تف تنسورف لايت في تطبيقات أندرويد، وتحسين الأداء للأجهزة المحمولة. سيكتسب المتدربون المهارات والثقة لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم لنظام التشغيل أندرويد باستخدام أحدث التقنيات والإطارات. لا تفوت الفرصة لتصبح متمكنًا من الذكاء الاصطناعي القائم على لغات البرمجة جافا/كوتلن وتطبيقات أندرويد باستخدام تف تنسورف لايت. احصل على حزمة الحقائب التدريبية الخاصة بنا اليوم واعطِ جلسات التدريب الخاصة بك إلى المستوى التالي!
مقدمة لتعلم الآلة وتفاصيل تفهّم الألة
ما هو التعلم الآلي؟
نظرة عامة على TensorFlow Lite
1:3:لماذا استخدام TensorFlow Lite لنظام Android؟
إنشاء بيئة التطوير
تثبيت مجموعة تطوير جافا/كوتلين (JDK/KDK) 2.1
تثبيت أندرويد ستوديو
2:3:إضافة TensorFlow Lite إلى مشروع Android
فهم معمارية TensorFlow Lite
إنشاء النموذج وتدريبه باستخدام TensorFlow
تحويل نماذج TensorFlow إلى تنسيق TensorFlow Lite
3:3:المترجم TensorFlow Lite وتنفيذ النموذج
تحضير البيانات لتعلّم الآلة
4:1: معالجة البيانات وهندسة الميزات
4:2:تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار
4:3: التعامل مع البيانات المفقودة والقيم النوعية المفرطة
بناء وتدريب نموذج التعلّم الآلي
اختيار بنية النموذج المناسبة
5:2: تهيئة وتكوين نموذج TensorFlow Lite
5:3: تدريب النموذج باستخدام البيانات الموسومة
تقييم النموذج ومقاييس الأداء
6:1:تقييم دقة النموذج وأدائه
6:2:تقنيات التقييم المتقاطعة
6:3:الدقة، الاستدعاء، ومعدل F1
تكامل TensorFlow Lite مع تطبيق Android
إنشاء واجهة المستخدم لتطبيق Android
تحميل نموذج TensorFlow Lite إلى التطبيق.
7:3: إجراء الاستدلال وعرض النتائج
تحسين وضبط النموذج
تقنيات تحسين النماذج للأجهزة المحمولة
8:2: التكميم والتقليم
8:3: تحقيق توازن بين الأداء والدقة
نشر وتوزيع تطبيق Android
9:1: إنشاء نسخة نهائية من التطبيق
9:2: اختبار التطبيق على أجهزة حقيقية
نشر التطبيق على متجر جوجل بلاي

™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.

ما هو الحقائب التدريبية لتعلم الآلة باستخدام Java/Kotlin لأجهزة الأندرويد مع TensorFlow Lite؟
الحقائب التدريبية لتعلم البرمجة بلغة جافا / كوتلن وتطبيق تعلم الآلة لنظام التشغيل Android باستخدام مكتبة TensorFlow Lite هي دليل شامل يعلم المطورين كيفية بناء ونشر نماذج تعلم الآلة على نظام Android باستخدام مكتبة TensorFlow Lite.
الحقائب التدريبية لتعلم البرمجة بلغة جافا / كوتلن وتطبيق تعلم الآلة لنظام التشغيل Android باستخدام مكتبة TensorFlow Lite هي دليل شامل يعلم المطورين كيفية بناء ونشر نماذج تعلم الآلة على نظام Android باستخدام مكتبة TensorFlow Lite.
ما هي المتطلبات الأساسية المطلوبة لفهم حقيبة التدريب هذه؟
لفهم هذه الحقيبة التدريبية، يتطلب معرفة أساسية بلغات برمجة جافا أو كوتلن والاحتراف بتطوير الأندرويد. الخبرة السابقة بمفاهيم التعلم الآلي وتنسورفلو ستكون مفيدة ولكنها غير إلزامية.
لفهم هذه الحقيبة التدريبية، يتطلب معرفة أساسية بلغات برمجة جافا أو كوتلن والاحتراف بتطوير الأندرويد. الخبرة السابقة بمفاهيم التعلم الآلي وتنسورفلو ستكون مفيدة ولكنها غير إلزامية.
. ما هي المواضيع التي يتناولها هذه الحقيبة التدريبية؟
هذه الحقائب التدريبية تغطي موضوعات مثل مقدمة في تعلم الآلة على نظام Android، أساسيات TensorFlow Lite، تحويل النماذج وتحسينها للنشر على نظام Android، دمج TensorFlow Lite مع تطبيقات Android، التعامل مع مهام تصنيف الصور والكشف عن الكائنات والتعرف على النصوص على نظام Android، وتحسين أداء النموذج على الأجهزة المحمولة.
هذه الحقائب التدريبية تغطي موضوعات مثل مقدمة في تعلم الآلة على نظام Android، أساسيات TensorFlow Lite، تحويل النماذج وتحسينها للنشر على نظام Android، دمج TensorFlow Lite مع تطبيقات Android، التعامل مع مهام تصنيف الصور والكشف عن الكائنات والتعرف على النصوص على نظام Android، وتحسين أداء النموذج على الأجهزة المحمولة.
. هل هذه الحقيبة التدريبية مناسبة للمبتدئين في تطوير أندرويد؟
نعم، هذا المحتوى التدريبي مناسب للمبتدئين في تطوير الأندرويد الذين يمتلكون معرفة أساسية في برمجة جافا أو كوتلين. يبدأ الحقائب بمقدمة عن التعلم الآلي على الأندرويد ويوفر تعليمات خطوة بخطوة لتطوير ونشر نماذج التعلم الآلي باستخدام TensorFlow Lite.
نعم، هذا المحتوى التدريبي مناسب للمبتدئين في تطوير الأندرويد الذين يمتلكون معرفة أساسية في برمجة جافا أو كوتلين. يبدأ الحقائب بمقدمة عن التعلم الآلي على الأندرويد ويوفر تعليمات خطوة بخطوة لتطوير ونشر نماذج التعلم الآلي باستخدام TensorFlow Lite.
هل هناك أي أمثلة عملية أو مشاريع مدرجة في هذه الحقائب التدريبية؟
نعم، يتضمن هذه الحقائب التدريبية أمثلة عملية ومشاريع لتوضيح المفاهيم المطروحة. سيكون للمتعلمين تجربة عملية في بناء تطبيقات Android تضم نماذج تعلم الآلة لمهام مثل تصنيف الصور واكتشاف الكائنات وتعرف النص باستخدام TensorFlow Lite.
نعم، يتضمن هذه الحقائب التدريبية أمثلة عملية ومشاريع لتوضيح المفاهيم المطروحة. سيكون للمتعلمين تجربة عملية في بناء تطبيقات Android تضم نماذج تعلم الآلة لمهام مثل تصنيف الصور واكتشاف الكائنات وتعرف النص باستخدام TensorFlow Lite.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

يسمح فقط للزبائن مسجلي الدخول الذين قاموا بشراء هذا المنتج ترك مراجعة.

تقديم حزمة حقائب التدريب الشاملة للمدربين في مجال الذكاء الاصطناعي القائم على لغات البرمجة جافا/كوتلن وتطبيقات أندرويد باستخدام تف تنسورف لايت. تم تصميم هذه الحزمة لتمكين المدربين من الحصول على المعرفة والموارد اللازمة لتقديم جلسات تدريب عالية الجودة، وهي ملحق ضروري لأي شخص يرغب في أن يصبح خبيرًا في هذه التكنولوجيا المبتكرة. تتضمن هذه الحزمة مجموعة شاملة من الحقائب التدريبية التي تغطي جميع المفاهيم والتقنيات الأساسية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي القائم على لغات البرمجة جافا/كوتلن وتطبيقات أندرويد باستخدام تف تنسورف لايت. تشمل الحزمة شرائح المحاضرة المفصلة وملاحظات المدرب وتمارين عملية مصممة خصيصًا لتعزيز تجربة التعلم للمدربين والمتدربين على حد سواء. سيجد المدربون أن شرائح المحاضرة جذابة بصريًا وتحتوي على جميع المعلومات اللازمة لنقل مفاهيم الذكاء الاصطناعي القائم على لغات البرمجة جافا/كوتلن بشكل فعال. تقدم ملاحظات المدرب رؤى إضافية ونصائح لمساعدة المدربين في تقديم جلسات التدريب بطريقة جذابة وتفاعلية. علاوة على ذلك، تم تصميم التمارين العملية لتعزيز المعرفة المكتسبة من المحاضرات والسماح للمتدربين بتطبيق مهاراتهم في سيناريوهات الحياة الواقعية. تأتي التمارين مع تعليمات خطوة بخطوة وشفرة مثالية، مما يتيح للمدربين توجيه المتدربين خلال التنفيذ العملي للذكاء الاصطناعي القائم على لغات البرمجة جافا/كوتلن وتطبيقات أندرويد باستخدام تف تنسورف لايت. مع هذه الحزمة من الحقائب التدريبية، يستطيع المدربون تقديم جلسات تدريب شاملة تغطي مواضيع مثل العمل مع نماذج الذكاء الاصطناعي، ودمج تف تنسورف لايت في تطبيقات أندرويد، وتحسين الأداء للأجهزة المحمولة. سيكتسب المتدربون المهارات والثقة لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم لنظام التشغيل أندرويد باستخدام أحدث التقنيات والإطارات. لا تفوت الفرصة لتصبح متمكنًا من الذكاء الاصطناعي القائم على لغات البرمجة جافا/كوتلن وتطبيقات أندرويد باستخدام تف تنسورف لايت. احصل على حزمة الحقائب التدريبية الخاصة بنا اليوم واعطِ جلسات التدريب الخاصة بك إلى المستوى التالي!
مقدمة لتعلم الآلة وتفاصيل تفهّم الألة
ما هو التعلم الآلي؟
نظرة عامة على TensorFlow Lite
1:3:لماذا استخدام TensorFlow Lite لنظام Android؟
إنشاء بيئة التطوير
تثبيت مجموعة تطوير جافا/كوتلين (JDK/KDK) 2.1
تثبيت أندرويد ستوديو
2:3:إضافة TensorFlow Lite إلى مشروع Android
فهم معمارية TensorFlow Lite
إنشاء النموذج وتدريبه باستخدام TensorFlow
تحويل نماذج TensorFlow إلى تنسيق TensorFlow Lite
3:3:المترجم TensorFlow Lite وتنفيذ النموذج
تحضير البيانات لتعلّم الآلة
4:1: معالجة البيانات وهندسة الميزات
4:2:تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار
4:3: التعامل مع البيانات المفقودة والقيم النوعية المفرطة
بناء وتدريب نموذج التعلّم الآلي
اختيار بنية النموذج المناسبة
5:2: تهيئة وتكوين نموذج TensorFlow Lite
5:3: تدريب النموذج باستخدام البيانات الموسومة
تقييم النموذج ومقاييس الأداء
6:1:تقييم دقة النموذج وأدائه
6:2:تقنيات التقييم المتقاطعة
6:3:الدقة، الاستدعاء، ومعدل F1
تكامل TensorFlow Lite مع تطبيق Android
إنشاء واجهة المستخدم لتطبيق Android
تحميل نموذج TensorFlow Lite إلى التطبيق.
7:3: إجراء الاستدلال وعرض النتائج
تحسين وضبط النموذج
تقنيات تحسين النماذج للأجهزة المحمولة
8:2: التكميم والتقليم
8:3: تحقيق توازن بين الأداء والدقة
نشر وتوزيع تطبيق Android
9:1: إنشاء نسخة نهائية من التطبيق
9:2: اختبار التطبيق على أجهزة حقيقية
نشر التطبيق على متجر جوجل بلاي

™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.

ما هو الحقائب التدريبية لتعلم الآلة باستخدام Java/Kotlin لأجهزة الأندرويد مع TensorFlow Lite؟
الحقائب التدريبية لتعلم البرمجة بلغة جافا / كوتلن وتطبيق تعلم الآلة لنظام التشغيل Android باستخدام مكتبة TensorFlow Lite هي دليل شامل يعلم المطورين كيفية بناء ونشر نماذج تعلم الآلة على نظام Android باستخدام مكتبة TensorFlow Lite.
الحقائب التدريبية لتعلم البرمجة بلغة جافا / كوتلن وتطبيق تعلم الآلة لنظام التشغيل Android باستخدام مكتبة TensorFlow Lite هي دليل شامل يعلم المطورين كيفية بناء ونشر نماذج تعلم الآلة على نظام Android باستخدام مكتبة TensorFlow Lite.
ما هي المتطلبات الأساسية المطلوبة لفهم حقيبة التدريب هذه؟
لفهم هذه الحقيبة التدريبية، يتطلب معرفة أساسية بلغات برمجة جافا أو كوتلن والاحتراف بتطوير الأندرويد. الخبرة السابقة بمفاهيم التعلم الآلي وتنسورفلو ستكون مفيدة ولكنها غير إلزامية.
لفهم هذه الحقيبة التدريبية، يتطلب معرفة أساسية بلغات برمجة جافا أو كوتلن والاحتراف بتطوير الأندرويد. الخبرة السابقة بمفاهيم التعلم الآلي وتنسورفلو ستكون مفيدة ولكنها غير إلزامية.
. ما هي المواضيع التي يتناولها هذه الحقيبة التدريبية؟
هذه الحقائب التدريبية تغطي موضوعات مثل مقدمة في تعلم الآلة على نظام Android، أساسيات TensorFlow Lite، تحويل النماذج وتحسينها للنشر على نظام Android، دمج TensorFlow Lite مع تطبيقات Android، التعامل مع مهام تصنيف الصور والكشف عن الكائنات والتعرف على النصوص على نظام Android، وتحسين أداء النموذج على الأجهزة المحمولة.
هذه الحقائب التدريبية تغطي موضوعات مثل مقدمة في تعلم الآلة على نظام Android، أساسيات TensorFlow Lite، تحويل النماذج وتحسينها للنشر على نظام Android، دمج TensorFlow Lite مع تطبيقات Android، التعامل مع مهام تصنيف الصور والكشف عن الكائنات والتعرف على النصوص على نظام Android، وتحسين أداء النموذج على الأجهزة المحمولة.
. هل هذه الحقيبة التدريبية مناسبة للمبتدئين في تطوير أندرويد؟
نعم، هذا المحتوى التدريبي مناسب للمبتدئين في تطوير الأندرويد الذين يمتلكون معرفة أساسية في برمجة جافا أو كوتلين. يبدأ الحقائب بمقدمة عن التعلم الآلي على الأندرويد ويوفر تعليمات خطوة بخطوة لتطوير ونشر نماذج التعلم الآلي باستخدام TensorFlow Lite.
نعم، هذا المحتوى التدريبي مناسب للمبتدئين في تطوير الأندرويد الذين يمتلكون معرفة أساسية في برمجة جافا أو كوتلين. يبدأ الحقائب بمقدمة عن التعلم الآلي على الأندرويد ويوفر تعليمات خطوة بخطوة لتطوير ونشر نماذج التعلم الآلي باستخدام TensorFlow Lite.
هل هناك أي أمثلة عملية أو مشاريع مدرجة في هذه الحقائب التدريبية؟
نعم، يتضمن هذه الحقائب التدريبية أمثلة عملية ومشاريع لتوضيح المفاهيم المطروحة. سيكون للمتعلمين تجربة عملية في بناء تطبيقات Android تضم نماذج تعلم الآلة لمهام مثل تصنيف الصور واكتشاف الكائنات وتعرف النص باستخدام TensorFlow Lite.
نعم، يتضمن هذه الحقائب التدريبية أمثلة عملية ومشاريع لتوضيح المفاهيم المطروحة. سيكون للمتعلمين تجربة عملية في بناء تطبيقات Android تضم نماذج تعلم الآلة لمهام مثل تصنيف الصور واكتشاف الكائنات وتعرف النص باستخدام TensorFlow Lite.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

يسمح فقط للزبائن مسجلي الدخول الذين قاموا بشراء هذا المنتج ترك مراجعة.

منتجات ذات صلة

حقيبة تدريبية : دورة أحـدث التطـورات فـي أنظمـة الادارة المحوسـبة لاعمال الصيانـة (CMMS)

حقيبة تدريبية : دورة افضل الممارسات لتخطيط الصيانة والجدولة

حقيبة تدريبية : إدارة المخزونات: اللوازم الأساسية

يركز هذه الحقائب التدريبية على تعليم الأفراد كيفية تنفيذ تقنيات التعلم الآلي باستخدام تينسورفلو لايت في تطوير تطبيقات الأندرويد. سيتعلم المشاركون كيفية بناء أكثر من 10 تطبيقات أندرويد متقدمة وذكية.

يركز هذه الحقائب التدريبية على تعليم الأفراد كيفية تنفيذ تقنيات التعلم الآلي باستخدام تينسورفلو لايت في تطوير تطبيقات الأندرويد. سيتعلم المشاركون كيفية بناء أكثر من 10 تطبيقات أندرويد متقدمة وذكية.