Python و TensorFlow: ابنِ نموذجك الأول للتعرف على الصور

رؤية الكمبيوتر (Computer vision) والتعلم الآلي (machine learning) تُحدثان تحولاً في كيفية تفاعلنا مع التكنولوجيا، ولكن قد يبدو البدء صعباً. تعمل هذه الدورة القائمة على النصوص على تبسيط التعقيد، حيث ترشدك من كتابة سطرِك الأول في Python إلى تدريب الشبكات العصبية التي يمكنها التعرف على الكائنات في الصور. ستطور أساسًا متينًا في النمذجة التنبؤية والتعلم الآلي باستخدام TensorFlow. من خلال دراسة الشروحات المكتوبة الواضحة ومقتطفات التعليمات البرمجية خطوة بخطوة، ستفهم كيفية إعداد بيانات الصور، وبناء نماذج التصنيف، وتقييم أدائها. ما ستتعلمه: - فهم مفاهيم التعلم الآلي الأساسية، بدءاً من الانحدار الخطي (linear regression) والنمذجة التنبؤية. - كتابة كود Python نظيف باستخدام بناء الجملة الحديث، بما في ذلك تلميحات النوع (type hints) وهياكل البرمجة الأساسية. - تهيئة الشبكات العصبية باستخدام واجهات برمجة التطبيقات الحديثة لـ TensorFlow و Keras. - إعداد ومعالجة مجموعات بيانات الصور مسبقًا مثل CIFAR-10 للتدريب. - تدريب وتقييم نماذج التعرف على الصور لتصنيف الكائنات بدقة. - تطبيق أفضل الممارسات لتحسين مسارات البيانات (data pipelines) وأداء النموذج. تبدأ الدورة بالأساسيات البرمجية والرياضية الضرورية قبل تقديم مفاهيم التعلم الآلي. ستنتقل بعد ذلك عبر دروس نصية منظمة تغطي إعداد البيانات، وهندسة الشبكات العصبية، وتدريب النماذج. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين تمامًا الذين ليس لديهم خبرة سابقة في البرمجة أو التعلم الآلي. سيجد أي شخص يتطلع إلى فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي من خلال قراءة وكتابة الكود هذه الدورة سهلة الوصول. ابدأ رحلتك في التعلم الآلي وابنِ نموذجك الأول للتعرف على الصور اليوم.