Google is committed to advancing racial equity for Black communities. See how.

التعلم الآلي النظري والمتقدم باستخدام TensorFlow

قبل البدء في المواد التعليمية أدناه ، تأكد من:

  1. استكمال لدينا منهج أساسيات تعلم الآلة مع TensorFlow ، أو لديهم معرفة أي ما يعادل

  2. لديك خبرة في تطوير البرمجيات ، خاصة في Python

هذا المنهج هو نقطة انطلاق للأشخاص الذين يرغبون في:

  1. تحسين فهمهم لـ ML

  2. ابدأ في فهم الأوراق وتنفيذها باستخدام TensorFlow

يجب أن يكون بالفعل خلفية معرفية عن كيفية عمل ML أو الانتهاء من المواد التعليمية في المناهج الدراسية مبتدئين أساسيات تعلم الآلة مع TensorFlow قبل متابعة هذا المحتوى الإضافي. يهدف المحتوى أدناه إلى توجيه المتعلمين إلى المزيد من محتوى التعلم الآلي النظري والمتقدم. سترى أن العديد من الموارد تستخدم TensorFlow ، ومع ذلك ، فإن المعرفة قابلة للتحويل إلى أطر ML الأخرى.

لتعزيز فهمك لـ ML ، يجب أن يكون لديك خبرة في برمجة Python بالإضافة إلى خلفية في حساب التفاضل والتكامل والجبر الخطي والاحتمالات والإحصاءات. لمساعدتك على تعميق معرفتك بالتعلم الآلي ، قمنا بإدراج عدد من الموارد والدورات الموصى بها من الجامعات ، بالإضافة إلى عدد من الكتب المدرسية.

الخطوة 1: جدد فهمك لمفاهيم الرياضيات

ML هو تخصص حسابي ثقيل. إذا كنت تخطط لتعديل نماذج ML ، أو إنشاء نماذج جديدة من البداية ، فمن المهم الإلمام بمفاهيم الرياضيات الأساسية. ليس عليك أن تتعلم كل الرياضيات مقدمًا ، ولكن بدلاً من ذلك يمكنك البحث عن المفاهيم التي لم تكن على دراية بها عندما تصادفها. إذا مرت منذ بعض الوقت كنت قد اتخذت الرياضيات بطبيعة الحال، حاول مشاهدة جوهر الجبر الخطي و جوهر حساب التفاضل والتكامل والعازفين من 3blue1brown لتجديد. نوصي الاستمرار بأخذ فئة من إحدى الجامعات، أو مشاهدة المحاضرات النفاذ المفتوح من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، مثل الجبر الخطي أو متغير واحد حساب التفاضل والتكامل .

مفاهيم الرياضيات
جوهر الجبر الخطي بواسطة 3blue1brown

سلسلة من مقاطع الفيديو القصيرة والمرئية من 3blue1brown تشرح الفهم الهندسي للمصفوفات والمحددات ومواد eigen والمزيد.

مفاهيم الرياضيات
جوهر حساب التفاضل والتكامل بواسطة 3blue1brown

سلسلة من مقاطع الفيديو المرئية القصيرة من 3blue1brown تشرح أساسيات التفاضل والتكامل مع التركيز على النظريات الأساسية.

مفاهيم الرياضيات
18.06: الجبر الخطي

تغطي هذه الدورة التمهيدية من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا نظرية المصفوفة والجبر الخطي.

مفاهيم الرياضيات
دورة MIT 18.01: حساب المتغير الفردي

يغطي هذا المقرر الدراسي التمهيدي في حساب التفاضل والتكامل من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا التمايز والتكامل بين وظائف متغير واحد مع التطبيقات.

الخطوة 2: تعميق فهمك للتعلم العميق باستخدام هذه الدورات والكتب

لا توجد دورة واحدة ستعلمك كل ما تحتاج لمعرفته حول التعلم العميق. أحد الأساليب التي قد تكون مفيدة هو أخذ بضع دورات في نفس الوقت. على الرغم من وجود تداخل في المادة ، إلا أن وجود مدربين متعددين يشرحون المفاهيم بطرق مختلفة يمكن أن يكون مفيدًا ، خاصة بالنسبة للمواضيع المعقدة. فيما يلي العديد من الدورات التدريبية التي نوصي بها لمساعدتك على البدء. يمكنك استكشاف كل واحد منهم معًا ، أو مجرد اختيار الأشخاص الأكثر صلة بك.

تذكر ، كلما تعلمت أكثر ، وعززت هذه المفاهيم من خلال الممارسة ، زادت مهارتك في بناء وتقييم نماذج ML الخاصة بك.

خذ هذه الدورات:

CS231n: الشبكات العصبية التلافيف ل Visual الاعتراف هو عبارة عن مجموعة من أشرطة الفيديو محاضرة والشرائح من جامعة ستانفورد على تفاصيل أبنية تعليمية عميقة، مع التركيز على التعلم من النماذج نهاية إلى نهاية للمهام رؤية الكمبيوتر. هذه دورة ممتازة ومكان رائع للبدء. و MIT بالطبع 6.S191: مقدمة في أعماق التعلم هي دورة أقصر التمهيدي على عمق التعلم مع TensorFlow من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وأيضا مورد رائع. يمكنك أيضا أن تجرب MIT ديب التعلم مجموعة من الدورات والمحاضرات في التعلم العميق، وتعزيز التعلم العميق، المركبات الذاتية، والذكاء الاصطناعي، وتدرس من قبل ليكس فريدمان ".

وأخيرا، المنوي اندرو نج ديب التعلم التخصص في كورسيرا لديها خمس دورات التي تتعلم أسس التعلم العميق، بما في ذلك شبكات التلافيف، RNNS، LSTMs، وأكثر من ذلك. تم تصميم هذا التخصص لمساعدتك في تطبيق التعلم العميق في عملك ، وبناء مستقبل مهني في الذكاء الاصطناعي.

دورات على الإنترنت للمتوسطين
CS231n: الشبكات العصبية التلافيفية للتعرف البصري

هذه الدورة هي الغوص العميق في تفاصيل معماريات التعلم العميق ، مع التركيز على تعلم النماذج الشاملة لمهام رؤية الكمبيوتر ، وخاصة تصنيف الصور. استكشف مقاطع فيديو المحاضرات والشرائح وملاحظات المنهج السابقة من التكرارات السابقة للدورة.

دورات على الإنترنت للمتوسطين
دورة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا 6.S191: مقدمة في التعلم العميق

في هذه الدورة التدريبية من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، ستكتسب معرفة أساسية بخوارزميات التعلم العميق ، وستكتسب خبرة عملية في بناء الشبكات العصبية في TensorFlow.

دورات على الإنترنت للمتوسطين
التعلم العميق من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا

مجموعة من دورات ومحاضرات معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا حول التعلم العميق والتعلم المعزز العميق والمركبات ذاتية القيادة والذكاء الاصطناعي التي يدرسها ليكس فريدمان.

دورات على الإنترنت للمتوسطين
deeplearning.ai: تخصص التعلم العميق

في خمس دورات ، ستتعلم أسس التعلم العميق وكيفية بناء الشبكات العصبية.

⬆ و ⬇ اقرأ هذه الكتب:

لاستكمال ما تعلمته في الدورات المذكورة أعلاه ، نوصيك بالغوص بشكل أعمق من خلال قراءة الكتب أدناه. كل كتاب متاح على الإنترنت ، ويقدم مواد تكميلية لمساعدتك في التدرب.

يمكنك أن تبدأ من خلال قراءة عميقة التعلم: إن MIT كتاب الصحافة إيان غودفلوو، يوشوا بيجيو، وهارون كورفيل. يعد كتاب التعلم العميق مصدرًا متقدمًا يهدف إلى مساعدة الطلاب على تعميق فهمهم. ويرافق كتاب موقع على شبكة الانترنت ، والذي يوفر مجموعة متنوعة من المواد التكميلية، بما في ذلك التدريبات، والشرائح محاضرة التصحيحات من الأخطاء، وغيرها من الموارد لإعطاء يديك على الممارسة مع المفاهيم.

يمكنك أيضا استكشاف مايكل نيلسن كتاب الانترنت الشبكات العصبية وديب التعلم . يقدم هذا الكتاب خلفية نظرية عن الشبكات العصبية. لا يستخدم TensorFlow ، ولكنه مرجع رائع للطلاب المهتمين بمعرفة المزيد.

كتب
التعلم العميق: كتاب صحفي لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا بقلم إيان جودفيلو ويوشوا بنجيو وآرون كورفيل

يعد كتاب التعلم العميق هذا مصدرًا مخصصًا لمساعدة الطلاب والممارسين على دخول مجال التعلم الآلي ، مع التركيز على التعلم العميق.

كتب
الشبكات العصبية والتعلم العميق ، بقلم مايكل نيلسن

يقدم هذا الكتاب خلفية نظرية عن الشبكات العصبية. لا يستخدم TensorFlow ، ولكنه مرجع رائع.

الخطوة 3: قراءة الأوراق وتنفيذها باستخدام TensorFlow

في هذه المرحلة ، نوصي بقراءة الأوراق وتجربة البرامج التعليمية المتقدمة على موقعنا الإلكتروني ، والتي تحتوي على تطبيقات لعدد قليل من المنشورات المعروفة. أفضل طريقة لتعلم تطبيق المتقدمة، الترجمة الآلية ، أو السفلية الصورة ، هو أن تقرأ ورقة الموصولة من البرنامج التعليمي. أثناء العمل من خلاله ، ابحث عن الأقسام ذات الصلة من الكود ، واستخدمها للمساعدة في ترسيخ فهمك.