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 ANN
Convolutional Neural Network CNN
Recurrent Neural Network RNN
Long-short Term Memory LSTM
Gated Recurrent Unit GRU
Generative Adversarial Network GAN
You'll practice what you learned through real projects :
Healthcare
Education
Bank and Finance.