دورة كاملة من التعلم العميق في MATLAB

15

الوصف

يعد الذكاء الاصطناعي أحد المجالات الأكثر جاذبية والأكثر استخدامًا في القرن الماضي. يوجد الآن العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العالم من حولنا ، مثل السيارات بدون سائق ، والمساعدين الصوتيين ، والمترجمين عبر الإنترنت ، والروبوتات الذكية ، وبرامج التشخيص ، وخوارزميات استخراج البيانات الذكية ، والتعرف على الوجوه ، وروبوتات الكلام ، والمزيد..

الذكاء الاصطناعي هو معرفة واسعة جدًا ، جزء منها هو التعلم العميق. يعد التعلم العميق أحد أكثر الموضوعات إثارة وجاذبية التي وجدها الكثير من المتحمسين. أحد أسباب هذا الاهتمام هو بساطة العمل والنتائج المذهلة. على سبيل المثال ، للتعرف على كائن في صورة ، إذا كنت تريد استخدام الطرق القديمة ، فيجب عليك استخراج الميزة ثم تحديد نموذج التصنيف. هذه العملية تستغرق وقتًا طويلاً ومتخصصة جدًا ويجب على أخصائي ضبط نوع الميزات ومعلماتها. ولكن مع التعلم العميق ، تحتاج فقط إلى تصميم هيكل النموذج الخاص بك ولا تحتاج إلى خطوة استخراج الميزة وتتم العملية برمتها بواسطة طبقات نموذج التعلم العميق.

السبب التالي لجاذبية التعلم العميق هو أن هناك العديد من النماذج المدربة مسبقًا التي تجعل عملية التصميم والتدريب والاختبار قصيرة جدًا ، ويمكنك تغيير نموذج جاهز للتطبيق الخاص بك وفقًا لمفهوم نقل التعلم . هذا يعني أنك لم تعد مضطرًا إلى اختراع العجلة من نقطة الصفر وبدء كل العملية الصعبة والمملة لتصميم نموذجك الذكي من البداية. يوجد الآن نماذج مدربة مسبقًا يمكنها تحديد 1000 صورة مختلفة للفئات بدقة. هذا يعني أنك تقوم باستيراد النموذج وإعطائه صورة ويقوم بعمل التعريف نيابة عنك.

لماذا هذه الباقة؟
الشبكات العصبية الاصطناعية هي نموذج بسيط من النظام العصبي في الدماغ البشري ، والتي لها العديد من التطبيقات في العلوم والهندسة. أهم ميزات ANN هي القدرات الرائعة وكذلك البساطة.

blank

في الوقت الحالي ، تجد نماذج التعلم العميق العديد من التطبيقات وهي واحدة من الموضوعات الساخنة ، لذا فإن التعلم العميق هو أحد الأشياء الضرورية للجميع.

هناك العديد من موارد التعلم للتعلم العميق ، ولكن معظمها مبني على النظرية ، ولا يركزون على جانب التطبيق من التعلم العميق.

في حزمة البرنامج التعليمي هذه ، ستتعلم كيفية تنفيذ وتشغيل كود MATLAB لتطبيقات مختلفة. هناك العديد من الأمثلة في كل قسم لتتعلم بشكل أفضل.

نبدأ بالأساسيات ونستمر في التقدم ، لذلك ستتعلم خطوة بخطوة وستحصل على أفضل نتيجة.

هذه الحزمة هي نتيجة سنوات عديدة من الخبرة في مشاريع التعلم العميق المختلفة.

خطأ شائع:
يواجه معظم المبتدئين في MATLAB والتعلم العميق العديد من الأخطاء ، عند تشغيل أو تطوير التعليمات البرمجية. في هذا البرنامج التعليمي ، سنصف الخطأ الأكثر شيوعًا في صندوق أدوات التعلم العميق في MATLAB.

العديد من الأمثلة:
نجمع لك العديد من الأمثلة التي يمكنك أن تجدها جميعًا في أي كتاب أو مصدر تعليمي.

من يمكنه استخدام هذه الباقة:
كل من يرغب في تنفيذ كود أو مشروع في MATLAB

محتويات :
أساسيات التعلم العميق

ترميز MATLAB للشبكة العصبية الاصطناعية (ANN)

النمذجة من قبل ANN

التصنيف بواسطة ANN

ANN للتنبؤ

ANN في معالجة الصور

الشبكات العصبية التلافيفية

شبكات الذاكرة طويلة المدى

تطبيق Deep Network Designer

نماذج محددة مسبقا

نقل التعلم

الجزء الأول: أساسيات الشبكة العصبية الاصطناعية

blank

الجزء 3: أساسيات التعلم العميق

blank

الجزء 4: تنفيذ التعلم العميق في MATLAB

blank

 

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “دورة كاملة من التعلم العميق في MATLAB”

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *