دورة التعلم العميق: المفاهيم والشبكات العصبية
المصدر: Ahmed ibrahim
دورة التعلم العميق: المفاهيم والشبكات العصبية من Ahmed ibrahim: 19 درسًا متاحًا، مع ترتيب الدروس الأصلي ومحاور واضحة تساعدك على اختيار ما يناسب هدفك.
- 0 متعلّمين
- 12 س 30 د
- كل المستويات
- elposla
عن هذه الدورة
إذا كان هدفك دراسة «دورة التعلم العميق: المفاهيم والشبكات العصبية»، فهذه قائمة من Ahmed ibrahim تضم 19 درسًا متاحًا. يبلغ مجموع وقت الفيديو 12 ساعة و30 دقيقة، ويُضاف إليه الوقت الذي تخصصه للتجربة والمراجعة.
محتوى القائمة التعليمية
هذه أمثلة من عناوين الدروس في بداية القائمة ووسطها ونهايتها، وتوضح نطاق المحتوى قبل البدء:
- History of Deep Learning part one تاريخ التعلم العميق
- Vanishing Gradient in neural network | deep learning شرح عربي
- Gated Recurrent Unit (GRU) شرح عربي
- UNETR | UNet transformer | computer vision شرح عربي
- تشخيص قرح القدم السكري باستخدام الذكاء الاصطناعي CNN with Diabetic Foot Ulcer
كيف تبدأ الدراسة؟
ابدأ بدرس «History of Deep Learning part one تاريخ التعلم العميق» لتتعرف على طريقة الشرح وما يستخدمه المدرّس من مصطلحات أو أدوات. إذا وجدت مفهومًا غير واضح، سجّل اسمه وراجعه قبل الانتقال إلى التطبيق الذي يعتمد عليه.
اختر وقتًا يسمح بالتجربة بعد المشاهدة. يمكنك تقسيم القائمة إلى جلسات قصيرة، مع الاحتفاظ بملاحظات عن الخطوات التي نفذتها والأسئلة التي ظهرت أثناء العمل. مدة الفيديو المعروضة لا تمثل وحدها مدة التعلم المطلوبة.
نشاط مقترح لتطبيق ما تتعلمه
جهّز تجربة صغيرة ببيانات تدريب واختبار منفصلة. ابدأ بخط أساس بسيط، وقارن النتائج باستخدام مقياس مناسب للمهمة، ثم راجع أمثلة الأخطاء قبل تعديل الإعدادات.
لمن تناسب هذه القائمة؟
تناسب من يريد متابعة موضوع «دورة التعلم العميق: المفاهيم والشبكات العصبية» عبر دروس مرتبة، مع الاستعداد للمراجعة والتطبيق. راجع عناوين الدروس قبل اختيار نقطة البداية؛ قد تحتاج إلى أساس سابق إذا كانت القائمة مخصصة لجزء متقدم أو لإصدار معين.
المصدر الأصلي ومتابعة الدروس
أعدّ هذه الدروس Ahmed ibrahim. تنظم البوصلة الوصول إليها مع الحفاظ على ترتيبها ونسبتها لصاحبها. افتح قائمة Deep Learning Course القسم الخامس على يوتيوب، أو زر قناة Ahmed ibrahim.
لترتيب خطوتك التالية، يمكنك أيضًا دورات التعلم المتاحة واختيار محتوى يكمل الموضوع الذي تدرسه.
محتوى الدورة
1 وحدة · 19 درس · 12 س 30 د
-
1 دروس الدورة بترتيب المصدر 19 درسًا 12 س 30 د
المصدر: Ahmed ibrahim
- History of Deep Learning part one تاريخ التعلم العميق مقفل 54 د
- History of deep learning part two مقفل 26 د
- Forward Propagation from Scratch | Deep Learning Arabic Explanation مقفل 30 د
- backpropagation in neural network | deep learning شرح عربي مقفل 1 س 10 د
- Vanishing Gradient in neural network | deep learning شرح عربي مقفل 15 د
- Exploding Gradient in Neural Network | deep learning شرح عربي مقفل 19 د
- Types of Activation Function in Neural Network | deep learning شرح عربي مقفل 29 د
- Binary Cross Entropy and Categorical Cross Entropy in neural network شرح عربي مقفل 17 د
- dropout in neural network | deep learning شرح عربي مقفل 39 د
- Gated Recurrent Unit (GRU) شرح عربي مقفل 32 د
- Residual Networks and Skip Connections in transformers | ResNet شرح عربي مقفل 24 د
- add and norm in transformers | Attention is all you need شرح عربي مقفل 15 د
- Mobile Vision Transformers part 1 | Depth-wise and Point-Wise Convolution عربي مقفل 48 د
- Mobile Vision Transformers in python part 2 | MobileVit block شرح عربي مقفل 41 د
- UNETR | UNet transformer | computer vision شرح عربي مقفل 39 د
- Brain Tumor Segmentation using UNET Transformer | computer vision شرح عربي مقفل 40 د
- Brain Tumor Image Classification (MRI) using pytorch شرح عربي مقفل 58 د
- تصنيف امراض الفم و الاسنان باستخدام الذكاء الاصطناعي CNN and GradCAM مقفل 1 س 35 د
- تشخيص قرح القدم السكري باستخدام الذكاء الاصطناعي CNN with Diabetic Foot Ulcer مقفل 49 د
مدرّبك
elposla
تقييمات المتعلّمين
لا تقييمات بعد.