-
نوع الدرجة العلمية: شهادة "التعلم العميق
-
الامتحان النهائي: Praxisbezogene Projektarbeit mit Abschlusspräsentation
-
أوقات الدرس: دوام كاملمن الإثنين إلى الجمعة من الساعة 8:30 صباحًا إلى 3:35 مساءً (في الأسابيع التي تتخللها عطلات رسمية من الساعة 8:30 صباحًا إلى 5:10 مساءً)
-
لغة التعليم: الألمانية
-
المدة: 4 أسابيع
مقدمة في التعلم العميق (يوم واحد تقريباً)
التعلم العميق كنوع من التعلم الآلي
أساسيات الشبكات العصبية (4 أيام تقريباً)
الإدراك الحسي متعدد الطبقات
حساب الشبكات العصبية
تحسين معلمات النموذج، والانتشار الخلفي
مكتبات التعلم العميق
الانحدار مقابل التصنيف
وظائف الخسارة والتنشيط النموذجية
تقييم توقعات النموذج باستخدام المقاييس
مقاييس الانحدار والتصنيف
منحنيات التعلّم، والإفراط في التركيب والتنظيم
تحسين المعامل الفائق
تنظيم L1/12
التسرب
التوقف المبكر
نزول التدرج العشوائي (SGD)
الزخم، آدم الأمثل
تحسين معدل التعلم
تعديل معدل التعلم الديناميكي
تقليل معدل التعلم عند الهضبة
تحسين معدل التعلُّم باستخدام TensorBoard
التحكم في عملية الملاءمة باستخدام عمليات الاسترجاع
حفظ النماذج وتحميلها
الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) (يومان تقريباً)
تصنيف الصور
الطبقات التلافيفية، طبقات التجميع
طبقات إعادة التشكيل، التسطيح، تجميع المتوسط العالمي
مسابقة ImageNet-منافسة الشبكات العصبية المتداخلة (CNN)
الشبكات العصبية العميقة، وتلاشي التدرجات، وتخطي الاتصالات، وتطبيع الدُفعات
نقل التعلم (يوم واحد تقريباً)
تكييف ودمج النماذج
التدريب المسبق غير الخاضع للإشراف
زيادة بيانات الصور، والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير
محمل البيانات
شبكة CNN الإقليمية (يوم واحد تقريباً)
توطين الكائنات
التجزئة الدلالية
مشاكل الانحدار
الشبكات العصبية المتفرعة
بنية YOLO
نماذج U-Net
طرق توليد الصور الإبداعية (يوم واحد تقريباً)
شبكات الخصومة التوليدية (GAN)
التزييف العميق
نماذج الانتشار
الاستبانة الفائقة
تكملة مناطق الصور المكملة
تطبيق نماذج الأساس من تعانق الوجه
نماذج متعددة الوسائط
لورا-ضبط دقيق
مجالات تطبيق النماذج التوليدية
القيود القانونية
الشبكات العصبية المتكررة (يومان تقريباً)
تحليل التسلسل
الطبقات المتكررة
الانتقاء الخلفي عبر الزمن (BPTT)
تحليل السلاسل الزمنية
مشاكل التدرج الانفجاري والتلاشي
LSTM (الذاكرة طويلة وقصيرة المدى)
GRU (وحدة متكررة مبوبة)
شبكة RNN العميقة
LSTM العميقة
معالجة النصوص باستخدام الشبكات العصبية (يومان تقريباً)
المعالجة المسبقة للنص
تضمين الطبقات
تصنيف النصوص
تحليل المشاعر
معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
الترجمات
توليد النص
طريقة التسلسل إلى التسلسل، بنية أداة التشفير وفك التشفير
نماذج التشفير فقط ونماذج فك التشفير فقط
التطبيق المحلي للنماذج اللغوية الكبيرة
النماذج اللغوية (يوم واحد تقريباً)
بنية الترانسفير
الانتباه والانتباه متعدد الرؤوس
الترميزات الموضعية
ضبط النماذج اللغوية الكبيرة
التلقين
خطوط أنابيب توليد النص
التلخيص
روبوتات المحادثة
التوليد المعزز للاسترجاع
وكلاء الذكاء الاصطناعي
التعلم المعزز العميق (يوم واحد تقريباً)
التحكم في الأنظمة الديناميكية
أنظمة الوكلاء
التدريب من خلال المكافآت
تدرجات السياسة
التعلُّم الكمي العميق
الشبكات العصبية الباييزية (يوم واحد تقريباً)
حالات عدم اليقين في الشبكات العصبية
التقييم الإحصائي للتوقعات
الثقة، الانحراف المعياري
البيانات غير المتوازنة
طرق أخذ العينات
عمل المشروع (3 أيام تقريباً)
لتوحيد المحتوى الذي تم تعلمه
عرض نتائج المشروع
التغييرات ممكنة، ويتم تحديث محتوى الدورة التدريبية بانتظام.
بعد انتهاء الدورة، ستكون على دراية بمجالات تطبيق التعلم العميق وكيفية عمل الشبكات العصبية. ستفهم كيف يمكن للشبكات العصبية التعرف على الأشياء في الصور وستكون قادراً على توفير عمليات التعلم الآلي والتوثيق.
علوم الحاسب الآلي والرياضيات والهندسة الكهربائية والأشخاص الحاصلون على شهادة في الهندسة (التجارية)
يمكن استخدام التعلُّم العميق لتحليل كميات كبيرة من البيانات بحثاً عن الأنماط والنماذج. ولهذا السبب غالبًا ما يُستخدم في سياق الذكاء الاصطناعي للتعرف على الوجه أو الأشياء أو الكلام، على سبيل المثال في التعرف على الصور الطبية أو التعرف على النصوص والكلام في المبيعات أو أمن بيانات تكنولوجيا المعلومات أو مراقبة المعاملات المالية. وبالتالي يمكن توظيف المتخصصين الذين يتمتعون بهذه المعرفة بطرق متنوعة ويزداد الطلب عليهم في سوق العمل.
توفر لك شهادتك المفيدة نظرة تفصيلية عن المؤهلات التي اكتسبتها وتحسن من فرصك المهنية.
المفهوم التعليمي
إن محاضريك مؤهلون تأهيلاً عالياً من الناحيتين المهنية والتعليمية وسيقومون بتدريسكم من اليوم الأول إلى اليوم الأخير (لا يوجد نظام للدراسة الذاتية).
سوف تتعلم في مجموعات صغيرة فعالة. تتكون الدورات عادةً من 6 إلى 25 مشاركاً. تُستكمل الدروس العامة بالعديد من التمارين العملية في جميع وحدات الدورة التدريبية. تُعد مرحلة الممارسة جزءًا مهمًا من الدورة، حيث أنه خلال هذا الوقت تقوم بمعالجة ما تعلمته وتكتسب الثقة والروتين في تطبيقه. يتضمن القسم الأخير من الدورة التدريبية مشروعاً أو دراسة حالة أو امتحاناً نهائياً.
الفصول الدراسية الافتراضية alfaview®
Bildungszentrumتُقدَّم الدروس باستخدام تقنية الفيديو الحديثة alfaview® - إما من منزلك أو في مقرنا في . يمكن للدورة التدريبية بأكملها رؤية بعضكم البعض وجهاً لوجه عبر alfaview®، والتواصل مع بعضكم البعض بجودة صوت متزامنة الشفاه والعمل على مشاريع مشتركة. وبالطبع، يمكنك أيضاً رؤية مدربيك المتصلين والتحدث إليهم مباشرةً في أي وقت، وسيقوم المحاضرون بتدريسكم في الوقت الفعلي طوال مدة الدورة التدريبية. الدروس ليست تعليماً إلكترونياً، بل تدريس حقيقي مباشر وجهاً لوجه عبر تقنية الفيديو.
alfatraining Agentur für Arbeit الدورات التدريبية في مدعومة ومعتمدة وفقًا للائحة اعتماد AZAV. Bildungsgutschein Aktivierungs- und Vermittlungsgutscheinعند تقديم أو، عادةً ما يتم تغطية تكاليف الدورة التدريبية بالكامل من قبل جهة التمويل.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung يمكن التمويل أيضًا من خلال (ESF) أو (DRV) أو برامج التمويل الإقليمية. Berufsförderungsdienst كجندي منتظم، يمكن حضور المزيد من الدورات التدريبية عن طريق (BFD). Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) يمكن للشركات أيضًا تأهيل موظفيها عن طريق برنامج تمويل من .