نماذج التسلسل ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) باستخدام TensorFlow على المنصات السحابية

يعد فهم كيفية معالجة الآلات للغة البشرية مهارة أساسية في مشهد الذكاء الاصطناعي الحديث. توفر هذه الدورة مسارًا واضحًا بدءًا من فهم التمثيل الأساسي للنص وصولاً إلى بناء شبكات عصبية معقدة تعالج اللغة بكفاءة ودقة. ستنتقل من أساسيات تمثيل النص إلى إنشاء شبكات عصبية متقدمة قادرة على فهم التسلسلات والسياق والنية. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية لمعالجة اللغة الطبيعية وتقنيات تحويل النص إلى متجهات (Text Vectorization). - بناء الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) و LSTMs و GRUs لمعالجة البيانات المتسلسلة باستخدام TensorFlow. - تطبيق معماريات المشفر والمفكك (Encoder-Decoder) للمهام المعقدة مثل الترجمة والتلخيص. - إتقان آليات الانتباه الحديثة والمبادئ التأسيسية لنماذج Transformer. - استخدام منصات الذكاء الاصطناعي السحابية وخدمات AutoML لتبسيط دورة حياة تطوير النموذج. - التدرب على تطبيق أفضل الممارسات لإعداد بيانات النص ومقاييس تقييم النماذج الحديثة. تبدأ المادة بتعريفات تأسيسية وإعداد البيانات قبل إرشادك خلال تطبيق نماذج التسلسل المختلفة وتقنيات النشر السحابي الحديثة. ستقرأ شروحات مفصلة وأمثلة برمجية توضح كيفية الانتقال من النص الخام إلى نموذج وظيفي ومنشور. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين الذين يتطلعون إلى دخول مجال تحليل النصوص المدفوع بالذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى معرفة متخصصة مسبقة. ابدأ في بناء نماذج لغوية متطورة من خلال تعليمات واضحة ومكتوبة اليوم.