كورس Deep Learning في مجال التعلم العميق أصبج ذلك المجال له انتشار كبير في جميع دول العالم بسبب تواجد مجال الذكاء الاصطناعي وتطوره المتسارع في العقود الأخيرة لذلك ويعد التعلم العميق أهم الفروع التي أسهمت في هذا التطور بصورة ملموسة والمقصود به أنه عباره عن مجموعة من الخوارزميات والنماذج الحاسوبية المعتمدة على الشبكات العصبية الاصطناعية لمحاكاة طريقة عمل الدماغ البشري في معالجة البيانات.
أصبح تقديم كورس Deep Learning (CS230) من جامعة ستانفورد أهم المقررات الأكاديمية الرائدة التي تجمع بين الأساس النظري والتطبيق العملي في مجال التعلم العميق الذي يعتمد على بناء نماذج قادرة على تعلّم التمثيلات الداخلية للبيانات بشكل تدريجي بدءا من الخصائص البسيطة وصولا للمفاهيم المعقدة وأهميته توجد في التعامل مع البيانات غير المهيكلة مثل الصور والإشارات الصوتية، وهي أنواع يصعب معالجتها بالطرق التقليدية للتعلّم الآلي.
حيث أثبتت نماذج التعلم العميق كفاءة عالية بشكل محترف متواصل في مجالات متعددة مثل سهوله التعرف على الصور والوجوه لأن الشبكات العصبيه تمتلك القدرة علي استخراج الخصائص البصرية المعقده بشكل دقيق وأيضا التمكن العالي من معالجة اللغة الطبيعية والتسلسل اللغوي لها ثم يمتلك القدرة علي الترجمة الآلية والتعامل مع الضوضاء ويكون له دور قوي في مجال الأنظمة الذكية والتنبؤي وتحديدا الطب والتشخيص الأمراض بدقة مثل الأطباء.
محتوي كورس Deep Learning (CS230) :
يهدف تلك الكورس الي تعريف الطلاب بالمبادئ الأساسية للشبكات العصبية الاصطناعية وآليات عملها من خلال تمكين المتعلم من تصميم وتحليل النماذج العميقة وتقييم أدائها بدقة وأيضا يقوم بتزويد جميع الفئات من الطلاب بالخبرة العملية لتطبيق التعلم العميق على مشكلات حقيقية في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية للقدرة علي العمل في جهه محددة تخص تلك المجال.
محاضرات الكورس تغطي جميع الأساسيات مثل بنية الشبكات العصبية وكل ما يختص بها ثم يقوم بشرح خوارزمية الانتشار العكسي وأيضا تقنيات التنظيم لمنع فرط التعلم وتحسين أداء النماذج مع وجود شرح تفصيلي للأساليب الرياضية والإحصائية وراء عمل الشبكات العميقة حتي يضمن فهم المتعلم لكيفية عمل النماذج بطريقه سهله احترافيه علي الشخص وليس مجرد استخدامها علميا فقط.
أيضا من أبرز ما يوجد في الكورس :
هناك جزء خاص بالتمارين العملية علي كل ما تم شرحه بداخل كورس Deep Learning لتنفيذ واجبات تطبيقية باستخدام مكتبات التعلم العميق الشهيرة مثل TensorFlow وPyTorch وتدريب النماذج على بيانات حقيقية وتحليل نتائجها لتقوية الفهم النظري بالتطبيق ثم يتم تصميم مشاريع صغيرة وكبير، مثل تصنيف الصور لتعميق المهارات التطبيقية وتطبيق الأسس النظرية لحل مشكلات واقعية للتزويد من الابتكار والتطوير.
يقوم كورس Deep Learning بتقسيم المحتوى إلى مراحل متدرجة تبدأ بالأساسيات وتنتقل إلى النماذج المتقدمة مثل الشبكات العصبية الالتفافية وأيضا تقييم مستمر للطلاب من خلال واجبات واختبارات عملية لضمان اكتساب المهارات بشكل متدرج ومتين لكي يتخرج الطالب من كورس Deep Learning لديه اكتساب مهارات تطبيقية قوية في الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي والتفكير التحليلي.
أقرأ أيضا : كيف تعمل الشبكات العصبية في الذكاء الاصطناعي؟
مجالات التعلّم العميق :
1. يرتبط بالرؤية الحاسوبية من حيث تصنيف الصور والتعرف على الوجوه ثم كشف الأشياء لأن الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) قادرة على استخراج الخصائص البصرية المعقدة بدقة عالية.
2. يقوم بمعالجة اللغة الطبيعية عن طريق الترجمة الآلية، التلخيص التلقائي، أنظمة المحادثة الذكية وسبب ذلك أن الشبكات العصبية المتكررة تتيح فهم السياق والتسلسل اللغوي الواضح.
3. أيضا الذكاء الاصطناعي التنبؤي من خلال التنبؤ بأسعار الأسهم، الطلب على المنتجات، والطقس لأن الشبكات العميقة تمتلك القدرة على اكتشاف الأنماط المعقدة في البيانات الضخمة.
4. الصوت والتعرف على الكلام يمكنها تحويل الكلام إلى نص، المساعدات الصوتية مثل Siri وAlex حيث أن الشبكات العميقة تستطيع استخراج الميزات الصوتية الدقيقة والتعامل مع الضوضاء.
5. الأنظمة الذكية والأتمتة في السيارات ذاتية القيادة، الطائرات بدون طيار، الروبوتات الصناعية والسبب هو دمج التعلم العميق مع أجهزة الاستشعار والرؤية الحاسوبية يعزز دقة اتخاذ القرار.
6. الطب والتشخيص حيث يبدأ التعلم العميق من كورس Deep Learning بتشخيص الأورام ثم الكشف المبكر عن الأمراض الجلدية لأن تلك الشبكات تكتشاف أنماط دقيقة يغفل عنها الإنسان.
