فهم الشبكات القائمة على القواعد والشبكات القائمة على القواعد

هل تساءلتم من قبل كيف تتعلم أجهزة الكمبيوتر التعرف على الصور أو فهم النصوص؟ غالبا ما تكمن الإجابة في الهندسة المعمارية للشبكات العصبية المتخصصة مثل الشبكات العصبية الملتوية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs). تزيل هذه الدورة الغموض عن هذه النماذج القوية من الأساس. وستتحرك إلى ما هو أبعد من النظرية الأساسية لفهم كيفية معالجة الشبكات العصبية الاصطناعية للبيانات البصرية وكيف تتعامل الشبكات العصبية الارتباطية مع المعلومات المتتالية مثل اللغة. وفي النهاية، سيكون لديك أساس مفاهيمي متين لتفسير ومناقشة نماذج التعلم العميق المستخدمة في أكثر التطبيقات إبداعًا اليوم. ماذا ستتعلم: - تعلم اللبنات الأساسية للشبكات العصبية الملفوفة (CNNs)، بما في ذلك الطبقات الملفوفة والمجمعة. - فهم بنية الشبكات العصبية المتكررة وقدرتها على معالجة البيانات المتتالية. - استكشاف المتغيرات الرئيسية للشبكة العصبية الارتباطية مثل الذاكرة القصيرة الأجل الطويلة والوحدات المتكررة المغلقة لمعالجة الاعتمادات الطويلة الأجل. - تطبيق هذه المفاهيم لفهم كيفية تصميم النماذج لمهام مثل تصنيف الصور وتحليل النصوص. - فهم أساسيات كيفية تدريب الشبكات العصبية، بما في ذلك أدوار وظائف التنشيط، ودوائر الخسارة، والعوامل المثلى. - اكتشاف الفكرة الأساسية وراء آليات الانتباه والسبب في أنها تمثل تطورا حاسما في نمذجة التسلسل. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية قبل الغوص في الميكانيكا المحددة للشبكات العصبية القائمة على القواعد للبيانات المكانية. ثم تنتقل إلى مبادئ الشبكات العصبية القائمة على القواعد لمعالجة التسلسلات، وبناء فهمك خطوة بخطوة من خلال شروحات واضحة ومكتوبة. هذه الدورة مصممة للمبتدئين المطلقين. لا تحتاج إلى خبرة سابقة في التعلم العميق أو الشبكات العصبية للبدء. ابدأ رحلتك في هندسة الشبكات العصبية المتقدمة اليوم.