شرح Multi Layer Perceptron Back Propagation مسائل على الشبكات العصبية ذات اكثر من طبقة | [معتمد]
دورة الشبكات العصبية التلافيفية CNN للمبتدئين
شارك الآن استفساراتك مع اعضاء دورة الشبكات العصبية التلافيفية CNN للمبتدئين اضغط هنا
سجل الآن
قائمة الدروس | 19 درس
التعليقات
دورات ذات صلة
دورة الشبكات العصبية التلافيفية CNN مصممة لتعريف المشاركين بأساسيات وتطبيقات CNN في تحليل الصور والتعلم العميق. تبدأ الدورة بمقدمة عن الشبكات العصبية وكيفية عمل CNN، مع شرح طبقات التلافيف والتجميع التي تسمح باستخلاص الميزات الأساسية من الصور. يتعلم المشاركون كيفية بناء نموذج CNN باستخدام Python وأطر عمل مثل TensorFlow وKeras، مع تطبيقات عملية تشمل تصنيف الصور، والكشف عن الأجسام، وتحليل الصور الطبية. تتناول الدورة تقنيات تحسين أداء الشبكات، مثل التحسين باستخدام التعلم المنقول (Transfer Learning) وتقليل التجاوز (Overfitting) لضمان دقة النتائج. كما تغطي الدورة الشبكات التلافيفية المتقدمة مثل ResNet وInception. بنهاية الدورة، سيكون المتعلمون قادرين على بناء وتدريب شبكات CNN لحل تحديات متعددة في مجالات الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي، مما يمنحهم أساسًا قويًا لدخول هذا المجال المتقدم.