📄️ أساسيات التعلّم العميق
الشبكات العصبية والانتشار العكسي ودوالّ التنشيط والاستمثال. مدّة الدورة 8 ساعات، مع مشاريع تطبيقية وشهادة إتمام.
📄️ 1. من الإدراك المفرد إلى الشبكة
الوحدة 1 من دورة أساسيات التعلّم العميق: الحساب الكامل للعصبون، ولماذا يفشل الإدراك المفرد في مسألة XOR، وما يضيفه العمق فعليًا.
📄️ 2. دوال التنشيط
الوحدة 2 من دورة أساسيات التعلّم العميق: لماذا اللاخطّية لا غنى عنها، ومقارنة دوال التنشيط الشائعة، وقواعد الاختيار لكلّ طبقة.
📄️ 3. الانتشار الأمامي
الوحدة 3 من دورة أساسيات التعلّم العميق: الحساب المصفوفي لطبقة، والمعالجة بالحزم، واختيار دالة الخسارة حسب المهمّة.
📄️ 4. الانتشار الخ لفي
الوحدة 4 من دورة أساسيات التعلّم العميق: قاعدة السلسلة مطبَّقة على شبكة، وحساب التدرّجات طبقة بطبقة، والاشتقاق الآلي.
📄️ 5. المُحسِّنات
الوحدة 5 من دورة أساسيات التعلّم العميق: حجم الحزمة، والزخم، ومعدّلات التعلّم التكيّفية، وAdam وAdamW، وضبط معدّل التعلّم.
📄️ 6. التهيئة والتدرّجات
الوحدة 6 من دورة أساسيات التعلّم العميق: لماذا تُقرّر التهيئة التقارب، وتهيئة Xavier وHe، والتدرّجات المتلاشية والمنفجرة، والاتّصالات المتبقّية.
📄️ 7. التنظيم
الوحدة 7 من دورة أساسيات التعلّم العميق: كيف يعمل الإسقاط وكيف يتصرّف عند الاستدلال، وعقوبة L2، والتوقّف المبكّر، وتوسيع البيانات.
📄️ 8. التطبيع
الوحدة 8 من دورة أساسيات التعلّم العميق: كيف يعمل التطبيع بالحزم، ونظاماه، وحدوده، ولماذا يهيمن التطبيع بالطبقات على المحوّلات.
📄️ 9. منحنيات التعلّم
الوحدة 9 من دورة أساسيات التعلّم العميق: تشخيص التدريب من منحنيات الخسارة، والتمييز بين الإفراط والنقص في التعلّم والتسرّب، واختبار الإفراط المتعمَّد.
📄️ 10. أوّل شبكة
الوحدة 10 من دورة أساسيات التعلّم العميق: مشروع كامل بـPyTorch، من تحضير البيانات إلى حفظ النموذج، مع حلقة التدريب مشروحة.
📄️ الخلاصة والامتحان
خلاصة كاملة لدورة أساسيات التعلّم العميق المميّزة: العصبون، ودوال التنشيط، والانتشار الخلفي، والمُحسِّنات، والتنظيم، والتشخيص، ثم امتحان الأربعين سؤالًا.