Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/device-based-models-tensorflow
استعراض دورة ‘نماذج الأجهزة باستخدام TensorFlow Lite’
تعتبر دورة ‘نماذج الأجهزة باستخدام TensorFlow Lite’ أحد الدورات المتميزة التي تقدمها منصة Coursera، حيث تُعد هذه الدورة جزءًا من تخصص شامل يهدف إلى تزويد المتعلمين بالمهارات اللازمة لتطبيق نماذج تعلم الآلة في الواقع. في عالم التطبيقات الحديثة، أصبح من الضروري أن نتمكن من نشر نماذج تعلم الآلة بطريقة فعالة على الأجهزة المحمولة، وهذا ما تقدمه هذه الدورة.
نظرة عامة على الدورة
تركز هذه الدورة على كيفية تشغيل نماذج تعلم الآلة في التطبيقات المحمولة، مما يعني أنه عليك معرفة كيفية إعداد هذه النماذج لاستخدامها على الأجهزة ذات القدرة المحدودة، مثل الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية. تحتوي الدورة على مجموعة من الجلسات التعليمية التي تتناول استخدام TensorFlow Lite، وهو إطار عمل مثير يسمح لك بتحميل النماذج مباشرة إلى الأجهزة.
مضمون الدورة
تتنوع محتويات الدورة لتشمل:
- المقدمة لتكنولوجيا TensorFlow Lite: ستتعرف على كيفية عمل TensorFlow Lite وكيفية تحسين نماذجك لاستخدامها في بيئات تحكمها اعتبارات الطاقة.
- تشغيل نماذج TF في تطبيقات Android: ستتعلم كيفية نشر نماذجك على نظام Android وكيفية بناء تطبيقات تقوم بعمليات تصنيف الصور وكشف الأشياء.
- بناء نموذج TensorFlow على iOS: ستبدأ في خوض تجربة تشغيل موديلاتك على نظام iOS، مما يتطلب بعض المعرفة بالبرمجة بلغة Swift.
- استخدام TensorFlow Lite على الأجهزة: في النهاية، ستتعرف على كيفية نشر النماذج على الأنظمة المدمجة مثل Raspberry Pi.
التجربة الشخصية
إذا كنت مهتمًا بميدان تعلم الآلة وتطبيقاته العملية، فإن هذه الدورة توفر لك تجربة تعليمية ثرية. شرح المحتوى كان واضحًا ومنظمًا، مع تمارين عملية تتيح لك التطبيق الفعلي لما تعلمته. على الرغم من أن الدورة تتطلب بعض المعرفة الأساسية بالبرمجة، حاول المدربون ضمان إمكانية متابعة جميع المتعلمين.
التوصية
أنصح بشدة لأي شخص مهتم بتطوير تطبيقات تعلم الآلة على الهواتف المحمولة بأن يأخذ هذه الدورة. ستكتسب خلالها المهارات اللازمة لخفض تعقيد النماذج وتقديم أداء ممتاز على الأجهزة المحمولة، وهذا ما يعد مهارة مطلوبة بشدة في سوق العمل الحالي.
فإذا كنت ترغب في جعل أفكارك حقيقية، فإن تسجيلك للدورة هو الخطوة الأولى نحو تحقيق ذلك!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/device-based-models-tensorflow