Google is committed to advancing racial equity for Black communities. See how.
ترجمت واجهة Cloud Translation API‏ هذه الصفحة.
Switch to English

أتقن مسارك

لتصبح خبيرًا في التعلم الآلي ، فأنت بحاجة أولاً إلى أساس قوي في أربعة مجالات تعليمية : الترميز والرياضيات ونظرية تعلم الآلة وكيفية بناء مشروع ML الخاص بك من البداية إلى النهاية.

ابدأ بمناهج TensorFlow المنسقة لتحسين هذه المهارات الأربع ، أو اختر مسار التعلم الخاص بك من خلال استكشاف مكتبة الموارد الخاصة بنا أدناه.

المجالات الأربعة لتعليم الآلة

عند بدء مسارك التعليمي ، من المهم أن تفهم أولاً كيفية تعلم ML. لقد قسمنا عملية التعلم إلى أربعة مجالات للمعرفة ، مع توفير كل منطقة قطعة أساسية من لغز ML. لمساعدتك في مسارك ، حددنا الكتب ومقاطع الفيديو والدورات التدريبية عبر الإنترنت التي من شأنها رفع مستوى قدراتك ، وإعدادك لاستخدام ML لمشاريعك. ابدأ بمناهجنا الموجهة المصممة لزيادة معرفتك ، أو اختر المسار الخاص بك من خلال استكشاف مكتبة الموارد الخاصة بنا.

  • مهارات الترميز: يتضمن بناء نماذج ML أكثر بكثير من مجرد معرفة مفاهيم ML - فهو يتطلب الترميز من أجل القيام بإدارة البيانات ، وضبط المعلمات ، وتحليل النتائج اللازمة لاختبار النموذج الخاص بك وتحسينه.

  • الرياضيات والإحصائيات: ML هو تخصص رياضي ثقيل ، لذلك إذا كنت تخطط لتعديل نماذج ML أو بناء نماذج جديدة من البداية ، فإن الإلمام بمفاهيم الرياضيات الأساسية أمر بالغ الأهمية لهذه العملية.

  • نظرية ML: إن معرفة أساسيات نظرية ML ستمنحك أساسًا للبناء عليه ، وتساعدك على استكشاف الأخطاء وإصلاحها عندما يحدث خطأ ما.

  • قم ببناء مشاريعك الخاصة: إن الحصول على خبرة مع ML هو أفضل طريقة لوضع معرفتك في الاختبار ، لذلك لا تخف من الغوص مبكرًا باستخدام برنامج colab بسيط أو برنامج تعليمي للحصول على بعض الممارسة.

مناهج TensorFlow

ابدأ التعلم بأحد مناهجنا الإرشادية التي تحتوي على الدورات والكتب ومقاطع الفيديو الموصى بها.

للمبتدئين
أساسيات التعلم الآلي باستخدام TensorFlow

تعلم أساسيات ML مع هذه المجموعة من الكتب والدورات عبر الإنترنت. سيتم تقديمك إلى ML باستخدام scikit-Learn ، وإرشادك من خلال التعلم العميق باستخدام TensorFlow 2.0 ، وبعد ذلك ستتاح لك الفرصة لممارسة ما تتعلمه مع البرامج التعليمية للمبتدئين.

للمستوى المتوسط ​​والخبراء
التعلم الآلي النظري والمتقدم باستخدام TensorFlow

بمجرد فهمك لأساسيات التعلم الآلي ، انتقل بقدراتك إلى المستوى التالي من خلال الغوص في الفهم النظري للشبكات العصبية والتعلم العميق وتحسين معرفتك بمفاهيم الرياضيات الأساسية.

للمبتدئين
التخصص: أساسيات TensorFlow لتطوير JavaScript

تعرف على أساسيات تطوير نماذج التعلم الآلي في JavaScript ، وكيفية النشر مباشرة في المتصفح. سوف تحصل على مقدمة رفيعة المستوى حول التعلم العميق وكيفية بدء استخدام TensorFlow.js من خلال التدريبات العملية.

أحداث غير متوقعة

اختر مسار التعلم الخاص بك ، واستكشف الكتب والدورات ومقاطع الفيديو والتمارين التي أوصى بها فريق TensorFlow ليعلمك أسس تعلم الآلة.

كتب

القراءة هي إحدى أفضل الطرق لفهم أسس تعلم الآلة والتعلم العميق. يمكن أن تمنحك الكتب الفهم النظري الضروري لمساعدتك على تعلم المفاهيم الجديدة بسرعة أكبر في المستقبل.

كتب
التعلم العميق مع بايثون ، بقلم فرانسوا شوليت

هذا الكتاب هو مقدمة عملية وعملية عن التعلم العميق باستخدام Keras.

كتب
التعلم الآلي العملي باستخدام Scikit-Learn و Keras و TensorFlow ، الإصدار الثاني ، بواسطة Aurélien Géron

باستخدام أمثلة ملموسة ، ونظرية مبسطة ، واثنين من أطر عمل Python الجاهزة للإنتاج - Scikit-Learn و TensorFlow - يساعدك هذا الكتاب على اكتساب فهم بديهي لمفاهيم وأدوات بناء أنظمة ذكية.

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

يعد كتاب التعلم العميق هذا مصدرًا يهدف إلى مساعدة الطلاب والممارسين على دخول مجال التعلم الآلي بشكل عام ، والتعلم العميق بشكل خاص.

كتب
الشبكات العصبية والتعلم العميق ، بقلم مايكل نيلسن

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

كتب
التعلم العميق باستخدام JavaScript بواسطة Shanqing Cai و Stanley Bileschi و Eric D. Nielsen مع Francois Chollet

يقدم هذا الكتاب ، الذي كتبه المؤلفون الرئيسيون لمكتبة TensorFlow ، حالات استخدام رائعة وتعليمات متعمقة لتطبيقات التعلم العميق في JavaScript في متصفحك أو على Node.

دورات عبر الإنترنت متعددة الأجزاء

يعد أخذ دورة تدريبية متعددة الأجزاء عبر الإنترنت طريقة جيدة لتعلم المفاهيم الأساسية لـ ML. توفر العديد من الدورات تفسيرات مرئية رائعة ، والأدوات اللازمة لبدء تطبيق التعلم الآلي مباشرة في العمل ، أو في مشاريعك الشخصية.

دورات تمهيدية عبر الإنترنت
deeplearning.ai: TensorFlow: تخصص البيانات والنشر

لقد تعلمت كيفية بناء وتدريب النماذج. تعرف الآن على كيفية التنقل في سيناريوهات النشر المختلفة واستخدام البيانات بشكل أكثر فاعلية لتدريب نموذجك في هذا التخصص المكون من أربعة دورات.

دورات تمهيدية عبر الإنترنت
deeplearning.ai: مقدمة إلى TensorFlow لـ AI و ML والتعلم العميق

تم تطوير هذه الدورة التدريبية بالتعاون مع فريق TensorFlow ، وهي جزء من TensorFlow في تخصص الممارسة وستعلمك أفضل الممارسات لاستخدام TensorFlow.

دورات تمهيدية عبر الإنترنت
Udacity: مقدمة إلى TensorFlow للتعلم العميق

في هذه الدورة التدريبية عبر الإنترنت التي طورها فريق TensorFlow و Udacity ، ستتعلم كيفية إنشاء تطبيقات التعلم العميق باستخدام TensorFlow.

دورات تمهيدية عبر الإنترنت
deeplearning.ai: تخصص TensorFlow في الممارسة

في هذا التخصص المكون من أربع دورات والذي يدرسه مطور TensorFlow ، ستستكشف الأدوات التي يستخدمها مطورو البرامج لبناء خوارزميات مدعومة بالذكاء الاصطناعي قابلة للتطوير في TensorFlow.

دورات تمهيدية عبر الإنترنت
deeplearning.ai: تخصص التعلم العميق

في خمس دورات ، ستتعلم أسس التعلم العميق ، وتفهم كيفية بناء الشبكات العصبية ، وتتعلم كيفية قيادة مشاريع التعلم الآلي الناجحة وبناء مستقبل مهني في الذكاء الاصطناعي. لن تتقن النظرية فحسب ، بل سترى أيضًا كيفية تطبيقها في الصناعة.

دورات تمهيدية عبر الإنترنت
مقرر ستانفورد CS231n: الشبكات العصبية التلافيفية للتعرف البصري

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

دورات تمهيدية عبر الإنترنت
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.

مصادر أخرى

لمطوري ومستخدمي الهاتف المحمول والويب الراغبين في إنشاء خطوط إنتاج ، قمنا بتجميع مواردنا المفضلة لمساعدتك على البدء بما في ذلك مكتبات TensorFlow وأطر العمل الخاصة باحتياجاتك.

دورات تمهيدية عبر الإنترنت
التعلم العميق في JS بواسطة Ashi Krishnan

باستخدام deeplearn.js ، اكتشف كيف تتعلم أنظمة التعلم العميق وفحص طريقة تفكيرها.

دورات تمهيدية عبر الإنترنت
الشروع في العمل مع TensorFlow.js بواسطة TensorFlow

سلسلة من 3 أجزاء تستكشف كلاً من التدريب وتنفيذ نماذج التعلم الآلي باستخدام TensorFlow.js ، وتوضح لك كيفية إنشاء نموذج للتعلم الآلي في JavaScript يتم تنفيذه مباشرةً في المتصفح.

دورات تمهيدية عبر الإنترنت
TensorFlow.js: سلسلة الذكاء والتعلم من خلال قطار الترميز

جزء من سلسلة أكبر حول التعلم الآلي وبناء الشبكات العصبية ، تركز قائمة تشغيل الفيديو هذه على TensorFlow.js وواجهة برمجة التطبيقات الأساسية وكيفية استخدام مكتبة JavaScript لتدريب نماذج ML ونشرها.

دورات تمهيدية عبر الإنترنت
TensorFlow.js التعلم العميق باستخدام JavaScript بواسطة Deeplizard

تقدم هذه السلسلة مفهوم الشبكات العصبية الاصطناعية من جانب العميل. تعرف على بنيات التعلم العميق لخادم العميل ، وتحويل نماذج Keras إلى نماذج TFJS ، وتقديم النماذج باستخدام Node.js ، والتدريب ونقل التعلم في المتصفح والمزيد.

دورات تمهيدية عبر الإنترنت
TensorFlow Extended: التعلم الآلي للعالم الحقيقي في الإنتاج

سلسلة من خمسة أجزاء من فريق TensorFlow حول استخدام TensorFlow Extended (TFX) لإنشاء خطوط أنابيب ML الخاصة بك للإنتاج.

دورات تمهيدية عبر الإنترنت
التعلم الآلي على جهازك: الخيارات (Google I / O'19)

ستعمل هذه الجلسة من Google I / O على إزالة الغموض عن الخيارات المختلفة المتاحة لاستخدام التعلم الآلي لتحسين تطبيقات الأجهزة المحمولة والأجهزة المتطورة. تعرف على كيفية استخدام TensorFlow Lite لتدريب النماذج وكيفية استخدامها عبر مجموعة متنوعة من الأجهزة.

مفاهيم الرياضيات

للتعمق في معرفتك بتعلم الآلة ، يمكن أن تساعدك هذه الموارد على فهم المفاهيم الأساسية للرياضيات اللازمة للتقدم بمستوى أعلى.

مفاهيم الرياضيات
دورة مكثفة لتعلم الآلة من Google Developers

دورة Crash Course للتعلم الآلي مع TensorFlow APIs هي دليل للدراسة الذاتية لممارسي التعلم الآلي الطموحين. إنه يتميز بسلسلة من الدروس مع محاضرات بالفيديو ودراسات حالة واقعية وتمارين عملية.

مفاهيم الرياضيات
Coursera: الرياضيات لتخصص تعلم الآلة

يهدف هذا التخصص عبر الإنترنت من Coursera إلى سد فجوة الرياضيات والتعلم الآلي ، مما يجعلك على دراية بالرياضيات الأساسية لبناء فهم بديهي ، وربطه بالتعلم الآلي وعلوم البيانات.

مفاهيم الرياضيات
التعلم العميق من 3blue1brown

تتمحور 3blue1brown حول تقديم الرياضيات بنهج المرئيات أولاً. في سلسلة الفيديو هذه ، ستتعلم أساسيات الشبكة العصبية وكيف تعمل من خلال مفاهيم الرياضيات.

مفاهيم الرياضيات
جوهر الجبر الخطي ، 3blue1brown

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

مفاهيم الرياضيات
جوهر حساب التفاضل والتكامل ، بقلم 3blue1brown

سلسلة من مقاطع الفيديو المرئية القصيرة من 3blue1brown تشرح أساسيات التفاضل والتكامل بطريقة تمنحك فهمًا قويًا للنظريات الأساسية ، وليس فقط كيفية عمل المعادلات.

مفاهيم الرياضيات
18.06: الجبر الخطي

تغطي هذه الدورة التمهيدية من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا نظرية المصفوفة والجبر الخطي. يتم التركيز على الموضوعات التي ستكون مفيدة في التخصصات الأخرى ، بما في ذلك أنظمة المعادلات ، ومساحات المتجهات ، والمحددات ، والقيم الذاتية ، والتشابه ، ومصفوفات التعريف الإيجابية.

مفاهيم الرياضيات
دورة MIT 18.01: حساب المتغير الفردي

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

مفاهيم الرياضيات
رؤية النظرية

مقدمة مرئية للاحتمالات والإحصاء.

مفاهيم الرياضيات
مقدمة للتعلم الإحصائي ، مع تطبيقات في R بواسطة James، G.، Witten، D.، Hastie، T.، and Tibshirani، R.

يقدم هذا الكتاب نظرة عامة يمكن الوصول إليها عن مجال التعلم الإحصائي ، وهو مجموعة أدوات أساسية لفهم العالم الواسع والمعقد من مجموعات البيانات اللازمة لتدريب النماذج في التعلم الآلي.

الذكاء الاصطناعي المتمحور حول الإنسان

عند تصميم نموذج ML ، أو بناء تطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي ، من المهم مراعاة الأشخاص الذين يتفاعلون مع المنتج ، وأفضل طريقة لبناء الإنصاف والتفسير والخصوصية والأمن في أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه.

الذكاء الاصطناعي المتمحور حول الإنسان
منظمة العفو الدولية المسؤولة

تعرف على كيفية دمج ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة في سير عمل ML الخاص بك باستخدام TensorFlow.

الذكاء الاصطناعي المتمحور حول الإنسان
دليل الناس + AI

سيساعدك هذا الدليل الإرشادي من Google على إنشاء منتجات ذكاء اصطناعي محورها الإنسان. سيمكنك من تجنب الأخطاء الشائعة وتصميم تجارب ممتازة والتركيز على الأشخاص أثناء إنشاء تطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي المتمحور حول الإنسان
مقدمة عن الإنصاف في وحدة التعلم الآلي

تقدم هذه الوحدة المكونة من ساعة واحدة داخل MLCC من Google للمتعلمين أنواعًا مختلفة من التحيزات البشرية التي يمكن أن تظهر في بيانات التدريب ، بالإضافة إلى استراتيجيات لتحديد وتقييم آثارها.