Deep Learning course

رحلتك لصنع نماذج الذكاء الاصطناعي تبدأ من هنا !

نقدم لك واحدة من أهم وأقوى الدورات المطلوبة في سوق العمل اليوم ، دورة التعلم العميق (Deep Learning) من أكاديمية اتصالاتي تمنحك الأساس العلمي والتطبيق العملي الصحيح لبناء الشبكات العصبية باستخدام البايثون Python ومكتبات TensorFlow وKeras، بدءاً من فهم perceptron البسيط وصولاً إلى الشبكات المتقدمة وتقنيات نقل التعلم..

 حيث تعتمد عليها تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة مثل:
التعرّف على الصور، تحليل المشاعر، الترجمة الآلية، أنظمة التوصية، القيادة الذاتية… وغيرها من تقنيات المستقبل.

خلال 3 أسابيع مكثّفة، ستتعلّم المفاهيم العلمية المتعلقة بالشبكات العصبية، كيفية تدريبها باستخدام Backpropagation، اختيار الـ Optimizer المناسب، بناء نماذج جاهزة للعمل، وضبط أدائها لتصبح أقوى وأكثر دقة.

هذه الدورة مناسبة للمهتمين بالذكاء الاصطناعي، والراغبين في الانتقال من مستوى ML إلى مستوى Deep Learning الاحترافي.

أهداف الدورة Deep Learning

تهدف دورة Deep Learning إلى تزويد المتدرب بأساس نظري قوي ومهارات عملية تُستخدم فعلياً في بناء نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة، وتشمل:

• فهم بنية وآلية عمل الشبكات العصبية (Artificial Neural Networks).
• إدراك دور كل من طبقات الشبكة، الدوال التنشيطية، ووزن/انحياز النموذج.
• إتقان خوارزمية Backpropagation وكيفية تدريب الشبكات باستخدام Gradient Descent.
• التعرف على أهم Optimizers مثل: SGD, Momentum, RMSProp, Adam.
• بناء نماذج عملية للتصنيف باستخدام شبكات Fully Connected.
• اكتشاف وتفادي مشكلة Overfitting باستخدام Dropout، Regularization، Early Stopping.
• استخدام Functional API لبناء نماذج مرنة ومتقدمة.
• تطبيقات عملية في تصنيف الصور واستخدام Transfer Learning لتسريع بناء النماذج.
• تنفيذ مشروع نهائي شامل يغطي دورة حياة بناء نموذج Deep Learning.

محاور الدورة التدريبية

تم تصميم المحتوى على شكل رحلة متدرجة تبدأ من المفاهيم النظرية الأساسية وتصل بك إلى بناء نماذج متقدمة باستخدام بيانات حقيقية.

1. مقدمة في Deep Learning

تقوم الشبكات العصبية على مجموعة من المكونات الأساسية مثل الخلايا العصبية Neurons التي تمثل وحدات الحساب، والأوزان Weights التي تحدد قوة العلاقة بين الخلايا، بالإضافة إلى الانحياز Bias الذي يساعد على تحسين الدقة، ودوال التنشيط Activation Functions التي تُدخل اللاخطية إلى النموذج وتجعل الشبكة قادرة على تعلّم العلاقات المعقدة.

2. مكونات الشبكات العصبية – ANN Components

التعرف علي مكونات  الشبكة العصبية من مجموعة طبقات رئيسية: طبقة الإدخال Input Layer التي تستقبل البيانات، والطبقات المخفية Hidden Layers حيث تتم عملية التعلم، ثم طبقة الإخراج Output Layer التي تُنتج النتيجة النهائية. وتلعب دوال التنشيط مثل Sigmoid وReLU وSoftmax دورًا محوريًا في تحديد كيفية معالجة الإشارات داخل هذه الطبقات.

كما تعتمد الشبكات على مفهوم مهم يسمى دالة الخسارة Loss Function، وهي المسؤولة عن قياس الفرق بين مخرجات النموذج والقيم الحقيقية، مما يساعد في توجيه عملية التدريب وتحسين أداء النموذج عبر الزمن.

3. مقدمة إلى Backpropagation

وهنا يتم التعرف علي الية عمل الشبكة بالتفصيل حيث تتعلم الشبكات العصبية من خلال عملية تُعرف بالانتشار العكسي Backpropagation، وهي الآلية الأساسية التي تسمح للنموذج بتحسين نفسه. تبدأ العملية بالانتشار الأمامي Forward Pass حيث تمر البيانات عبر الشبكة لإنتاج المخرجات، ثم يتم حساب الخطأ ومقارنته بالقيمة الحقيقية.

بعد ذلك يأتي دور الانتشار الخلفي Backward Pass، حيث يتم إرجاع الخطأ عبر الشبكة وتحديث الأوزان بطريقة تجعل النموذج أكثر دقة تدريجيًا.

4. خوارزمية Gradient Descent

تعتمد عملية تحديث الأوزان على خوارزمية هبوط التدرّج Gradient Descent، وهي طريقة تهدف إلى تقليل دالة الخسارة عبر السير خطوة بخطوة نحو أقل قيمة ممكنة لها. هناك عدة أنواع من هذه الخوارزمية تختلف في طريقة تحديث الأوزان وسرعة التعلم.

ورغم فعاليتها، تواجه هذه الخوارزمية مشاكل مثل الوقوع في النقاط الدنيا المحلية Local Minima أو تلاشي التدرج Vanishing Gradient، وهي تحديات تتطلب حلولًا وتقنيات خاصة للتغلب عليها.

5. المحسنات Optimizers

التعرف علي خوارزميات التحسين للمساعدة في تدريب الشبكات العصبية مثل SGD وAdam وRMSprop، ويُستخدم كل منها حسب طبيعة المهمة وطبيعة البيانات. تعمل هذه المحسنات على جعل عملية التدريب أسرع وأكثر استقرارًا.

ويتيح إطار Keras تجربة هذه المحسنات بسهولة من خلال توفير واجهة بسيطة لتطبيقها واختبار تأثير كل منها على النموذج.

6. perceptron عملي

يتضمن هذا الجزء تطبيقًا عمليًا لبناء Perceptron أحادي، وهو أبسط شكل من الشبكات العصبية. يساعد هذا التطبيق في فهم المبادئ الأساسية لطريقة عمل الشبكات العصبية وكيفية اتخاذ القرارات بناءً على البيانات.

7. عملي: بناء نموذج لتصنيف الصور img classification

يتم في هذا الجزء بناء نموذج لتصنيف الصور باستخدام بيانات MNIST الشهيرة الخاصة بالأرقام المكتوبة بخط اليد. يُعد هذا التطبيق خطوة مهمة لفهم كيفية تعامل الشبكات العصبية مع البيانات البصرية

8. Optimizers 2 – عملي

يركز هذا الجزء على التطبيق العملي لأنواع مختلفة من المحسنات، حيث يتم تدريب النموذج باستخدام عدة Optimizers ومقارنة النتائج لمعرفة تأثير كل منها على دقة النموذج وسرعة التعلم.

9. Functional API – بناء نماذج متقدمة

يُشرح هنا الفرق بين Sequential API وFunctional API في Keras، حيث يتيح الـ Functional API بناء نماذج أكثر تعقيدًا مثل الشبكات متعددة الفروع أو متعددة المدخلات، مما يوفر مرونة عالية في تصميم الهياكل العميقة.

10. مشكلة Overfitting وحلولها

تواجه نماذج التعلم العميق أحيانًا مشكلة الإفراط في التعلم Overfitting، وهي حالة يتعلم فيها النموذج التفاصيل الدقيقة لبيانات التدريب بشكل مبالغ فيه مما يقلل من قدرته على التعميم. تشمل أبرز أسبابها قلة البيانات أو تعقيد النموذج.

ولذلك يتم استخدام تقنيات مثل Dropout وEarly Stopping وRegularization لتقليل هذا التأثير وتحسين أداء النموذج على البيانات الجديدة.

11. عملي Overfitting

يتضمن هذا الجزء تجربة عملية توضّح كيف يحدث الـ Overfitting في الواقع وكيف يمكن السيطرة عليه باستخدام التقنيات السابقة، مما يساعد المتعلم على فهم الظاهرة بشكل تطبيقي.

.12. Transfer Learning

 نقل التعلم Transfer Learningهي  تقنية قوية تُستخدم لتسريع التدريب وتحسين النتائج، حيث يتم الاستفادة من نماذج مدربة مسبقًا على مجموعات بيانات كبيرة، ثم إعادة تدريبها أو تعديلها على مهمة جديدة. هذا يقلل الوقت والمجهود بشكل كبير.

13. عملي Transfer Learning

يتم في هذا الجزء تطبيق عملي على نقل التعلم باستخدام بيانات حقيقية، مع تنفيذ Fine-tuning للنموذج للوصول إلى أفضل أداء ممكن، مما يمنح المتعلم خبرة مباشرة في استخدام هذه التقنية المتقدمة.

14. Full Case Study – مشروع نهائي

يختتم المحتوى بمشروع كامل يتم فيه بناء نموذج Deep Learning ابتداءً من مرحلة جمع البيانات وتجهيزها، مرورًا ببناء النموذج وتقييمه، وصولًا إلى نشره. يمنح هذا المشروع رؤية شاملة لخطوات بناء مشروع متكامل في التعلم العميق.

ماذا سيحقق خريجو هذه الدورة؟

بنهاية هذه الدورة سيكون المتدرب قادراً على:

• تصميم وبناء شبكات عصبية من الصفر باستخدام Python وKeras.
• فهم وإدارة عملية التدريب (Training Pipeline).
• اختيار أفضل بنية شبكة (Architecture) للمشكلة المدروسة.
• معالجة المشاكل الشائعة مثل Overfitting وVanishing Gradients.
• استخدام Transfer Learning لبناء نماذج قوية بأقل بيانات.
• تنفيذ مشروع Deep Learning احترافي قابل للإضافة إلى السيرة الذاتية.

من هم المستفيدون من دورة Deep Learning؟

هذه الدورة مناسبة لـ:

• خريجي الحاسوب، الإحصاء، الرياضيات، الذكاء الاصطناعي.
• متدربي Machine Learning الراغبين بالانتقال للمرحلة المتقدمة.
• محللي البيانات الراغبين بفهم الشبكات العصبية.
• مطوري البرمجيات المهتمين بالذكاء الاصطناعي.
• أي شخص لديه أساسيات Python ويريد بناء نماذج ذكاء اصطناعي حقيقية.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

هل أحتاج خبرة سابقة؟

يكفي أن تكون أكملت دورة Machine Learning و لديك معرفة أساسية بخوارزميات ML وPython وكتابة لغة برمجة ببايثون.

هل سأقوم ببناء مشاريع عملية؟

 نعم، الدورة تعتمد بشكل كبير على التطبيقات العملية بدءاً من perceptron وصولاً لمشروع تصنيف صور كامل.

هل سنستخدم مكتبات متقدمة؟ 

نعم، ستتعامل مع:
TensorFlow – Keras – NumPy – Pandas – Matplotlib.

ما فرص العمل بعد الدورة؟

يمكنك العمل كمهندس Deep Learning مبتدئ أو مطور نماذج رؤية حاسوبية أو مساعد باحث في الذكاء الاصطناعي.

لمحة عامة عن مدربة الدورة – م. سماح إبراهيم

تابع رحلتك في عالم الذكاء الاصطناعي وانضم إلى دورة Deep Learning لاكتساب المعرفة الاساسية بأحدث تقنيات الـTransfer Learning والتأهل بامتياز إلى سوق العمل.