التعلم العميق المتقدم: تحسين النماذج وبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي
- التعريف:
مساق تطبيقي وعملي مكثف يهدف إلى تمكين المشاركين من قيادة دورة الحياة الكاملة لبناء وتطوير نماذج التعلم العميق المتقدمة. يركز المساق على الجوانب التنفيذية؛ بدءاً من آليات الحصول على البيانات وتجهيز بيئة العمل ومعالجتها، مروراً بالخطوات الهندسية لـ بناء شبكة عصبية التفافية لتصنيف صور وتدريب نموذج تصنيف الصور ومتابعة الأداء خطوة بخطوة، وصولاً إلى استراتيجيات تقييم النموذج واختباره وتحليل الأخطاء وتحسين دقة التنبؤ لضمان أعلى كفاءة تشغيلية. - الأهداف:
- تهيئة بيئات العمل البرمجية المتقدمة واستيراد ومعالجة مجموعات البيانات وتطهيرها رقمياً.
- استيعاب المعمارية الهندسية لبناء وتدريب الشبكات الالتفافية وتتبع معايير أدائها اللحظي.
- دراسة أساليب التقييم الإحصائي وتحليل الأخطاء المتقدمة لرفع دقة وموثوقية التنبؤات الخوارزمية.
- المخرجات المتوقعة:
-
- مهارة إعداد وتجهيز خطوط أنابيب بيانات (Data Pipelines) نظيفة وجاهزة لتغذية النماذج العميقة.
- القدرة على بناء وتطوير نموذج تصنيف صور متكامل ومراقبة عملية تدريبه ومنع اختناقات الأداء.
- الاحترافية في فحص مخرجات النموذج وتشخيص الثغرات البرمجية والبيانية لتطوير حلول تحسينية دقيقة.
