|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/deep-learning-in-arabic-g/
课程评论：没有评论
课程名称：深度学习（Deep Learning In Arabic التعلم العميق） 课程概述： 本课程旨在丰富阿拉伯语的深度学习内容，并为各个水平的学习者提供深入理解深度学习及其机制的机会。课程首先介绍深度学习、数据科学和机器学习的基本概念，明确三者之间的区别，并涵盖理解各种神经网络算法所需的应用数学知识，包括前向传播、反向传播和梯度下降等概念。 在课程中，将详细探讨以下几种神经网络： - 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） - 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN） - 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN） - 长短期记忆网络（Long-short Term Memory, LSTM） - 门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU） - 生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN） 此外，学员将通过实际项目进行实践，涉及健康、教育及银行金融等领域的应用，帮助学员将理论知识转化为实际技能。深度学习是人工智能的一个高级概念，模拟人脑在处理数据、识别语言、翻译和决策等方面的能力。
كورس التعلم العميق إسهام لإثراء المحتوى العربي في هذا المجال، وإضافة نوعية لتمكين كل الراغبين من مختلف المستويات من فهم واستيعاب التعلم العميق وآلياته، من خلال مدخل عام للتعريف بالتعلم العميق وعلوم البيانات والتعلم الآلي والتمييز بينها والتطرق إلى الرياضيات التطبيقية اللازمة لفهم خوارزميات مختلف الشبكات العصبية المستعملة في التعلم العميق، مثل مفهوم الانتشار الأمامي والانتشار العكسي والنزول الاشتقاقي.وسيتم التطرق في هذا الكورس بالتفصيل إلى الشبكات العصبية الآتية:الشبكة العصبية الشبكة العصبية الالتفافية الشبكة العصبية التكرارية الشبكة العصبية الشبكة العصبية الشبكة العصبية كما سيتم الاشتغال على مشاريع تطبيقية في مجال الصحة والتعليم والقطاع البنكي والمالي.Deep Learning is an advanced concept in Artificial intelligence. The functioning of Deep Learning is based on Artificial Neural Networks with representation learning. The learning can be Supervised, Semi-Supervised, or Unsupervised Learning.Deep learning is a subset of machine learning that is used to mimic the human brain in processing data, recognizing speech, translating languages, and making decisions. Deep learning is also used in self-driving cars, news aggregation and fraud news detection, virtual assistants, entertainment, healthcare...In this course you will learn deep learning fundamentals and mathematics behind it, like Forward Propagation, Backward Propagation and Gradient Descent. Then you will learn different neural networks like:Artificial Neural Network ANNConvolutional Neural Network CNNRecurrent Neural Network RNNLong-short Term Memory LSTMGated Recurrent Unit GRUGenerative Adversarial Network GANYou'll practice what you learned through real projects:HealthcareEducationBank and Finance.
