Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-deep-learning-with-tensorflow2
مقدمة
إذا كنت تبحث عن توسيع مهاراتك في التعلم العميق وفهم كيفية التعامل مع عدم اليقين في البيانات، فإن دورة التعلم العميق الاحتمالي مع TensorFlow 2 هي الخيار المثالي لك. تعتبر هذه الدورة جزءًا من سلسلة دورات حيث تحتوي على معلومات أساسية هامة، وتوجه المشاركين نحو المواضيع الأكثر تعقيدًا في التعلم العميق.
نظرة عامة على الدورة
تتناول الدورة مفاهيم التعلم العميق الاحتمالي، وهو مجال متزايد الأهمية في الذكاء الاصطناعي، حيث يسعى إلى تقدير الضجيج وعدم اليقين الذي غالبًا ما يكون موجودًا في مجموعات البيانات الحقيقية. يتضمن محتوى الدورة دراسة مفصلة لـ مكتبة TensorFlow Probability المصممة لدعم تطوير النماذج الاحتمالية.
الخطة الدراسية
- التوزيعات في TensorFlow: في الأسبوع الأول، ستتعلم كيفية استخدام كائنات التوزيع في المكتبة وتطبيق تقنيات مثل تصنيف Naive Bayes على مجموعة بيانات Iris.
- الطبقات الاحتمالية والشبكات العصبية البايزية: سيركز الأسبوع الثاني على كيفية معالجة عدم اليقين في التنبؤات، مما يجعلها مناسبة لتطبيقات حرجة مثل التشخيص الطبي.
- التشوهات والتدفقات الطبيعية: في الأسبوع الثالث، ستتعلم كيفية استخدام التشوهات لتشكيل التوزيعات المعقدة من خلال تحويل بسيط.
- المشفّرات التباينية: ستتناول في الأسبوع الرابع طريقة التعلم المشترك بين المشفّر ومولد البيانات.
- مشروع التخرج: يجمع مشروع التخرج بين جميع المفاهيم التي تم تعلمها لبناء نموذج تعلم عميق احتمالي متكامل.
توصية
بناءً على ما تم تعلمه وتحليله، أنصح بشدة بالتسجيل في هذه الدورة. إنها توفر أساسًا متينًا لفهم التعلم العميق الاحتمالي وتساعد المتعلمين على استخدام الأدوات التي تُتيح تكامل عدم اليقين في البيانات.
خاتمة
كلما زادت معرفتك وخبرتك في المجالات الاحتمالية، كلما كان لديك القدرة على تصميم نماذج أكثر دقة وفاعلية. فلا تفوت الفرصة لاستكشاف هذه الدورة الرائعة!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-deep-learning-with-tensorflow2