متطلبات الدورة

ان تكون قادر على بناء كود بسيط داخل البايثون ·

البايثون ببساطة ·

أن تكون لديك مبادئ بسيطة جدا حول تعلم الالة ·

تفاصيل الدورة

ستتعلم عزيزي الطالب من خلال هذا الكورس مايلي

: تطبيقنا في هاته الدورة هو معتمد على تصنيف صور لمرضى و غير مرضي و سنتطرق للملراحل البسيطة التالية

تعلم تقسيم البيانات إلى بيانات تدريب و إختبار باستخدام البايثون *

Google drive رفع الداتا بعد تقسيمها على *

Google Colab مع Google drive ربط *

والعمل عليه Google Colab الطريقة الصحيحة لإنشاء أول ملف على *

طريقة إستيراد مكاتب البايثون الخاصة بمودل التعلم العميق على كولاب *

من على الكولاب Taining & Testing طريقة وضع مسارات مجلدات ال *

على كولاب باستخدام لغة بايثون ببساطة CNN الطريقة الصحيحة لبناء نموذج كامل لخوارزمية *

CNN شرح نظري و تطبيقي لكل طبقة بال *

Network لكل صور التدريب و الإختبار قبل إدخالها بال Resizeطريقة عمل *

تدريب كامل الشبكة و إختبارها *

Confusion Matrix الطريقة الصحيحة و البسيطة لإستخراج ال *

تقييم المودل *

التدريب العملي والاستكشاف العملي للتعلم العميق *

ستفيدك الدورة في فهم أساسيات التعلم العميق وما يمكن أن يحققه وكيف يعمل *

و كثير من التفاصيل المهمة

فبعد إنهائك للدورة ستصبح بتوفيق الله تعالى قادر على بناء أي شبكة عميقة

: هاته الدورة موجهة لي

طلاب الجامعات ·

المهتمون بالشبكات العصبية العميقة ·

طلاب الدراسات العليا ·

الفنيين بمجال تكنولوجيا المعلومات و الذكاء الصناعي ·

العاملون بالشركات و المستشفيات المهتمة بالذكاء الصناعي ·