تدريب التعلم العميق أديس أبابا

أتقن PyTorch وTensorFlow والشبكات العصبية لبناء نماذج ذكاء اصطناعي عالية الأداء للإنتاج

5 أياممتقدممختلط (حضوري + عن بعد)

Our تدريب التعلم العميق in أديس أبابا serves businesses and professionals in the Addis Ababa region. With the rise of cyber threats in the regional sector, cybersecurity training has become essential to protect your organization.

Key Information

المدة5 أيام

الوضعمختلط (حضوري + عن بعد)

المستوىمتقدم

Locationأديس أبابا

دليل

حمّل مجاناً

دليل التعلم العميق في الإنتاج

من PyTorch إلى الإنتاج: MLOps والحاويات ونشر نماذج التعلم العميق.

دليل

عرض

أتقن PyTorch وTensorFlow والشبكات العصبية لبناء نماذج ذكاء اصطناعي عالية الأداء للإنتاج

الأهداف

بناء وتدريب الشبكات العصبية باستخدام PyTorch وTensorFlow
تنفيذ بنيات CNN وRNN وLSTM وTransformers
تحسين المعلمات الفائقة ومنع التخصيص الزائد
نشر النماذج في الإنتاج باستخدام MLOps
تطبيق التعلم النقلي والضبط الدقيق

الجمهور المستهدف

→علماء البيانات الراغبون في التخصص في التعلم العميق
→مهندسو ML الراغبون في تعميق مهاراتهم
→مطورو Python المهتمون بالذكاء الاصطناعي
→الباحثون وطلاب الدكتوراه في علوم الحاسوب
→مهندسو البيانات ومهندسو الذكاء الاصطناعي

المتطلبات المسبقة

أساسيات قوية في Python (البرمجة الكائنية). أساسيات الرياضيات (الجبر الخطي، الاحتمالات). يُوصى بخبرة في NumPy وPandas.

البرنامج التفصيلي

•البيرسبترون ووظائف التنشيط والانتشار العكسي
•مقدمة في PyTorch: التنسورات والتفاضل التلقائي والوحدات
•TensorFlow/Keras: النماذج التسلسلية والوظيفية
•الحوسبة على GPU مع CUDA

الأسئلة الشائعة

المتطلبات الأساسية

أساسيات قوية في Python (البرمجة الكائنية). أساسيات الرياضيات (الجبر الخطي، الاحتمالات). يُوصى بخبرة في NumPy وPandas.

الجمهور المستهدف

→علماء البيانات الراغبون في التخصص في التعلم العميق
→مهندسو ML الراغبون في تعميق مهاراتهم
→مطورو Python المهتمون بالذكاء الاصطناعي
→الباحثون وطلاب الدكتوراه في علوم الحاسوب
→مهندسو البيانات ومهندسو الذكاء الاصطناعي

المنهج التفصيلي

الوحدة 1: أساسيات التعلم العميق

→البيرسبترون ووظائف التنشيط والانتشار العكسي
→مقدمة في PyTorch: التنسورات والتفاضل التلقائي والوحدات
→TensorFlow/Keras: النماذج التسلسلية والوظيفية
→الحوسبة على GPU مع CUDA

الوحدة 2: الرؤية الحاسوبية (CNN)

→التلافيف والتجميع والبنيات الكلاسيكية (LeNet وVGG وResNet)
→التعلم النقلي مع النماذج المدربة مسبقاً
→اكتشاف الكائنات: YOLO وFaster R-CNN
→تجزئة الصور والتطبيقات الصناعية

الوحدة 3: معالجة اللغة الطبيعية والتسلسلات

→RNN وLSTM وGRU للسلاسل الزمنية
→آلية الانتباه وبنية Transformer
→BERT وGPT ونماذج اللغة المدربة مسبقاً
→الضبط الدقيق لتصنيف النصوص وNER

الوحدة 4: MLOps والإنتاج

→التجريب مع MLflow وWeights & Biases
→حاويات النماذج (Docker وONNX)
→النشر على السحابة (AWS SageMaker وGCP Vertex AI)
→مراقبة النماذج واختبار A/B

الوحدة 5: المشروع العملي

→تعريف مشكلة العمل وجمع البيانات
→تدريب النموذج وتحسينه
→النشر على واجهة برمجة تطبيقات REST
→التوثيق وأفضل الممارسات

النتائج المتوقعة

بناء وتدريب الشبكات العصبية باستخدام PyTorch وTensorFlow

تنفيذ بنيات CNN وRNN وLSTM وTransformers

تحسين المعلمات الفائقة ومنع التخصيص الزائد

نشر النماذج في الإنتاج باستخدام MLOps

تطبيق التعلم النقلي والضبط الدقيق

Companies in أديس أبابا using this training

Tech companies in أديس أبابا
SMEs and startups in Addis Ababa
Local government agencies

Regulatory Compliance

Our training integrates regulatory requirements applicable to أديس أبابا and the Addis Ababa region.

FAQs

ما الفرق بين PyTorch وTensorFlow؟

PyTorch، الذي طورته Meta، مفضل في البحث لمرونته ووضع التنفيذ الفوري. يهيمن TensorFlow (Google) في الإنتاج بفضل TensorFlow Serving وTensorFlow Lite. يغطي تدريبنا كلا الإطارين لجعلك متعدد المهارات.

هل أحتاج إلى GPU للتدريب؟

لا، نستخدم Google Colab Pro وAWS SageMaker Studio التي توفر وحدات GPU سحابية مجانية أو منخفضة التكلفة. للتمارين المتقدمة، نوفر مثيلات GPU. لا يلزم أجهزة خاصة.

هل يعد هذا التدريب لشهادة؟

يعدك هذا التدريب العملي لشهادات TensorFlow Developer (Google) وAWS Machine Learning Specialty. تتوافق المفاهيم المغطاة أيضاً مع متطلبات أن تصبح متخصصاً في التعلم العميق على منصات السحابة الرئيسية.

ما أنواع المشاريع التي يمكنني بناؤها بعد هذا التدريب؟

ستتمكن من تطوير أنظمة الرؤية الحاسوبية (اكتشاف الكائنات، OCR)، ونماذج NLP (روبوتات الدردشة، تحليل المشاعر)، وأنظمة التوصية، ونماذج التنبؤ للسلاسل الزمنية. سيتيح لك المشروع النهائي إنشاء حل كامل منشور في الإنتاج.

Ready to get started?

Next session in أديس أبابا

٥ يوليو ٢٠٢٦