
رقم الدورة:037
المدة: 5 أيام
اختر طريقة الحضور / التواريخ المتاحة
رسوم الدورة: 1,265.00
احجز الآن
خدمات مسارتك للمنشآت
سجل في قائمة الانتظار
اختر (حضوري/أونلاين) ثم التاريخ ثم الوقت لإتاحة زر الحجز.
وصف الدورة
برنامج تدريبي عملي يساعدك على فهم أساسيات Deep Learning من البداية، وبناء نماذج الشبكات العصبية، والتعامل مع البيانات، وفهم التدريب والتحسين والتقييم، مع تطبيقات عملية في التصنيف، الصور، النصوص، والنماذج الحديثة.
أصبح التعلم العميق Deep Learning من أهم فروع الذكاء الاصطناعي الحديثة، لأنه يقف خلف كثير من التطبيقات التي نستخدمها اليوم مثل التعرف على الصور، تحليل النصوص، المساعدات الذكية، التوصيات، الترجمة الآلية، النماذج اللغوية، والأنظمة القادرة على فهم الأنماط المعقدة داخل البيانات.
تقدم دورة أساسيات التعلم العميق بالرياض من معهد مسارتك برنامجًا تدريبيًا عمليًا يبدأ معك من المفاهيم الأساسية حتى بناء نماذج Deep Learning قابلة للتطبيق. ستتعلم كيف تعمل الشبكات العصبية، كيف يتم تدريب النموذج، كيف يتم قياس الأداء، وكيف يمكن تحسين النتائج باستخدام أدوات وتقنيات حديثة.
الدورة مناسبة لمن يريد دخول مجال الذكاء الاصطناعي بطريقة صحيحة، بعيدًا عن الحفظ أو استخدام الأدوات فقط. فهي تساعدك على فهم الفكرة من الداخل: البيانات، الطبقات، الأوزان، دالة الخطأ، التحسين، Overfitting، التقييم، ثم التطبيقات العملية في الصور والنصوص والمشكلات الواقعية.
التعلم العميق هو فرع من فروع تعلم الآلة Machine Learning يعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية Neural Networks متعددة الطبقات، والتي تستطيع تعلم الأنماط المعقدة من البيانات. كلما زادت كمية البيانات وجودة التدريب، أصبحت النماذج أكثر قدرة على التعرف على العلاقات والأنماط التي يصعب برمجتها يدويًا.
يعتمد Deep Learning على مفاهيم أساسية مثل:
إذا كنت درست أساسيات Python أو تحليل البيانات، فهذه الدورة تمثل خطوة قوية للدخول إلى الذكاء الاصطناعي العملي وبناء نماذج أكثر تقدمًا.
دورة Deep Learning تمنحك أساسًا عمليًا لفهم الذكاء الاصطناعي الحديث، وتساعدك على الانتقال من استخدام أدوات جاهزة إلى فهم كيفية بناء النماذج وتقييمها وتحسينها.
تعرف كيف تعمل الطبقات والأوزان والتدريب داخل النموذج.
بناء نماذج فعلية باستخدام أدوات ومكتبات مستخدمة في السوق.
فهم الدقة، الخطأ، Overfitting، والتحسين التدريجي للأداء.
التعرف على CNN واستخداماتها في تصنيف الصور والرؤية الحاسوبية.
فهم أساسيات NLP والنماذج الحديثة مثل Transformers بشكل مبسط.
تأسيس قوي لمن يريد العمل في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات.
في معهد مسارتك نركز على تبسيط المفاهيم الرياضية والعملية للتعلم العميق، ثم ربطها بتطبيقات حقيقية تساعد المتدرب على الفهم والتطبيق، وليس مجرد نسخ أكواد جاهزة.
تدرج واضح من مفاهيم الذكاء الاصطناعي حتى بناء نموذج Deep Learning.
تغطية البيانات، الشبكات العصبية، التدريب، التقييم، والتحسين.
تجارب عملية في التصنيف، الصور، النصوص، وبناء نماذج بسيطة.
مرونة في الحضور حسب الدفعة والبرنامج المتاح.
تطبيق باستخدام Python ومكتبات التعلم العميق وأدوات تحليل البيانات.
مساعدة في فهم الأخطاء وتحسين النماذج وربطها بالمشاريع العملية.
تم تصميم المحتوى ليأخذك من الأساسيات إلى بناء نماذج تعلم عميق قابلة للفهم والتطوير.
| المحور التدريبي | التفاصيل |
|---|---|
| مقدمة في الذكاء الاصطناعي | الفرق بين AI وMachine Learning وDeep Learning وأهم الاستخدامات. |
| أساسيات Python للذكاء الاصطناعي | مراجعة عملية على Python وNumPy وPandas وتجهيز بيئة العمل. |
| تحضير البيانات | تنظيف البيانات، تقسيمها، Normalization، والتعامل مع Training/Validation/Test. |
| الشبكات العصبية Neural Networks | فهم Neurons وLayers وWeights وBiases وطريقة تمرير البيانات. |
| Activation and Loss Functions | دوال التنشيط ودوال الخطأ وكيف تؤثر على تعلم النموذج. |
| Optimization | Gradient Descent وBackpropagation وAdam وفكرة تحديث الأوزان. |
| Training Deep Models | تدريب النموذج، اختيار Epochs وBatch Size، وقراءة منحنيات الأداء. |
| Overfitting and Regularization | فهم فرط التعلّم، Dropout، Early Stopping، وطرق تحسين التعميم. |
| Convolutional Neural Networks | مدخل إلى CNN وتطبيقات تصنيف الصور والرؤية الحاسوبية. |
| NLP Basics | مدخل إلى معالجة اللغة الطبيعية وتمثيل النصوص وبناء نموذج نصي مبسط. |
| Transformers Overview | مقدمة مبسطة عن Transformers والنماذج اللغوية الحديثة واستخداماتها. |
| Model Evaluation | Accuracy وPrecision وRecall وConfusion Matrix وطرق قراءة النتائج. |
| Final Project | تنفيذ مشروع عملي لتدريب وتقييم نموذج Deep Learning من البداية للنهاية. |
تمت مراجعة الروابط الداخلية واختيار المناسب فقط لمسار Deep Learning: بايثون، تحليل البيانات، Power BI، الأمن السيبراني، ودورات التقنية القريبة.
دورة أساسيات التعلم العميق مناسبة لكل من يريد دخول مجال الذكاء الاصطناعي بطريقة عملية ومنظمة.
لمن يريد فهم Deep Learning من الصفر بطريقة مبسطة وعملية.
لمن لديهم أساس بسيط في Python ويريدون تطبيقه في الذكاء الاصطناعي.
لمن يريدون الانتقال من التحليل التقليدي إلى بناء نماذج ذكية.
لمن يريدون دخول مجال AI Engineering أو بناء تطبيقات تعتمد على النماذج.
لمن يريدون مشروعًا عمليًا في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق.
لمن يريدون فهم أدوات وتقنيات AI المطلوبة في سوق العمل.
تختلف تكلفة دورة التعلم العميق حسب عدد الساعات، مستوى التطبيقات العملية، نمط الحضور، وما إذا كانت الدورة فردية أو مخصصة للشركات.
برنامج تدريبي عملي · معهد مسارتك بالرياض
| الباقة | تشمل | السعر |
|---|---|---|
| أساسية | مفاهيم Deep Learning + تطبيقات تدريبية بسيطة | تواصل لمعرفة العرض الحالي |
| احترافية | مشاريع عملية + نماذج صور ونصوص + تقييم وتحسين | تواصل لمعرفة العرض الحالي |
| الشركات | برنامج مخصص لفرق البيانات والتقنية حسب احتياج المؤسسة | حسب العدد والاحتياج |
استيعاب الشبكات العصبية والطبقات والأوزان والتدريب.
إنشاء نموذج عملي باستخدام Python ومكتبات التعلم العميق.
تنظيف البيانات وتقسيمها وتجهيزها للنماذج.
قراءة مؤشرات الأداء وتحليل الأخطاء وتحسين النتائج.
التعرف على CNN وNLP ومداخل النماذج الحديثة.
تطبيق دورة حياة نموذج Deep Learning من البداية للنهاية.
بداية قوية للانتقال إلى مسارات الذكاء الاصطناعي.
توسيع مهارات التحليل إلى بناء نماذج تعلم عميق.
فهم أساسيات النماذج قبل بناء حلول أكثر تقدمًا.
مدخل لتطبيقات تصنيف الصور والرؤية الحاسوبية.
مدخل لفهم تحليل النصوص والنماذج اللغوية.
فهم يساعد أصحاب المشاريع والفرق التقنية على بناء منتجات AI.
إذا كنت تريد دخول مجال الذكاء الاصطناعي بشكل عملي، فدورة أساسيات التعلم العميق من معهد مسارتك بالرياض تمنحك الأساس الذي تحتاجه لفهم وبناء وتقييم نماذج AI حقيقية.
دورة أساسيات التعلم العميق بالرياض من معهد مسارتك هي بداية قوية لكل من يريد فهم Deep Learning من الصفر وتطبيقه عمليًا باستخدام Python.
الدورة تساعدك على فهم الشبكات العصبية، تدريب النماذج، تقييم النتائج، والتعرف على تطبيقات الصور والنصوص والنماذج الحديثة.
لا توجد تقييمات حتى الآن. كن أول من يقيّم هذه الدورة!