التعلم العميق والشبكات العصبية: بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة
- التعريف:
مساق برمي وتقني متقدم يستهدف تمكين الدارسين من هندسة وبناء الشبكات العصبية الاصطناعية المعقدة لتأسيس أنظمة ذكاء اصطناعي فائقة الكفاءة. يغطي المساق دورة التطوير الرياضية والبرمجية الكاملة؛ بدءاً من بنية الشبكات ودوال التفعيل والانتشار الأمامي، مروراً بآليات التدريب والانتشار العكسي وتحسين الأوزان، وصولاً إلى بناء الشبكات الالتفافية للرؤية الحاسوبية وتدشين الشبكات العميقة والمتكررة ومعمارياتها العالمية المخصصة لمعالجة البيانات المتسلسلة والمستمرة. - الأهداف:
- استيعاب المعمارية الرياضية للشبكات العصبية ودور دوال التفعيل والانتشار الأمامي في نقل وتوليد الميزات.
- دراسة خوارزميات الانتشار العكسي (Backpropagation) وتطبيق دوال التحسين الرياضية لضبط وتحديث الأوزان بدقة.
- استكشاف وتدشين المعماريات القياسية للشبكات الالتفافية والمتكررة (CNNs & RNNs) لحل مشكلات الإدراك البصري واللغوي المتقدم.
- المخرجات المتوقعة:
- مهارة تصميم وتطوير النماذج العصبية متعددة الطبقات وضبط معاملاتها الفائقة لضمان معالجة دقيقة للبيانات.
- القدرة على بناء خطوط تدريب برمجية محصنة ضد التلاشي أو الانفجار في المنحدرات الرياضية وتحسين كفاءة الأداء.
- الاحترافية في تخصيص ونشر المعماريات العالمية الشهيرة (مثل ResNet أو LSTM) لحل مهام الفحص البصري والتنبؤ الزمني المعقد.
