لوحة المتصدرين

هل نتعلم في مسارات الذكاء الاصطناعي كيفية إنشاء نموذج من الصفر (في أي مسار) أو نتعلم فقط إستعمال النماذج الموجودة.

السلام عليكم هو اي الفرق مابين tf.data.Dataset.list_files - tf.io.read_file() - tf.image.decode_jpeg ؟

السلام عليكم هو اي الConvolution - pooling - fully connected في الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) ؟

السلام عليكم لماذا عندما نكتب وسم مثل <strong> او غيره من الوسومات نضعه بداخل <p> لماذا لا نضع كل الوسومات بداخل <p> للكل وشكرا

السلام عليكم ده الكود cats = pd.read_csv('/kaggle/input/microsoft-catsvsdogs-dataset/PetImages/Cat') ودي المشكله --------------------------------------------------------------------------- IsADirectoryError Traceback (most recent call last) <ipython-input-2-300016ef0c25> in <cell line: 2>() 1 # Loading the dataset of cat images from the specified. ----> 2 cats = pd.read_csv('/kaggle/input/microsoft-catsvsdogs-dataset/PetImages/Cat') 3 # Loading the dataset of cat images from the specified. 4 dogs = pd.read_csv('/kaggle/input/microsoft-catsvsdogs-dataset/PetImages/Dog') /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/io/parsers/readers.py in read_csv(filepath_or_buffer, sep, delimiter, header, names, index_col, usecols, dtype, engine, converters, true_values, false_values, skipinitialspace, skiprows, skipfooter, nrows, na_values, keep_default_na, na_filter, verbose, skip_blank_lines, parse_dates, infer_datetime_format, keep_date_col, date_parser, date_format, dayfirst, cache_dates, iterator, chunksize, compression, thousands, decimal, lineterminator, quotechar, quoting, doublequote, escapechar, comment, encoding, encoding_errors, dialect, on_bad_lines, delim_whitespace, low_memory, memory_map, float_precision, storage_options, dtype_backend) 1024 kwds.update(kwds_defaults) 1025 -> 1026 return _read(filepath_or_buffer, kwds) 1027 1028 /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/io/parsers/readers.py in _read(filepath_or_buffer, kwds) 618 619 # Create the parser. --> 620 parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds) 621 622 if chunksize or iterator: /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/io/parsers/readers.py in __init__(self, f, engine, **kwds) 1618 1619 self.handles: IOHandles | None = None -> 1620 self._engine = self._make_engine(f, self.engine) 1621 1622 def close(self) -> None: /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/io/parsers/readers.py in _make_engine(self, f, engine) 1878 if "b" not in mode: 1879 mode += "b" -> 1880 self.handles = get_handle( 1881 f, 1882 mode, /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/io/common.py in get_handle(path_or_buf, mode, encoding, compression, memory_map, is_text, errors, storage_options) 871 if ioargs.encoding and "b" not in ioargs.mode: 872 # Encoding --> 873 handle = open( 874 handle, 875 ioargs.mode, IsADirectoryError: [Errno 21] Is a directory: '/kaggle/input/microsoft-catsvsdogs-dataset/PetImages/Cat'

نعم سيتم شرح كيفية بناء نموذج تعلم آلة خاص بك وسيتم شرح الخوارزميات المشهورة في تعلم الآلة مثل الانحدار (Regression)، التصنيف (Classification) بأنواعه المختلفة ، التجميع (Clustering) والترابط (Association) . وسيتم تطبيق مشاريع عملية عليها . ويبدأ ذلك من مسار "تعلم الآلة Machine Learning". وأيضا بالفعل يتم التدريب في المسارات الأولى على نماذج موجودة بالفعل مثل GPT و LLAMA وغيرها من النماذج الأخرى الخاصة بمعالجة النصوص في مسار "تطبيقات عملية على النماذج النصية الكبيرة LLMs"

وعليكم السلام ورحمة الله تعالى وبركاته، في HTML لكل وسم دوره ودلالته الخاصة ووسم <p> يستخدم لتعريف فقرة نصية، وهو عنصر كتلي (block element) يعني أنه يخلق مسافة فاصل حول المحتوى بداخله. أما الوسوم مثل <strong> فهي عناصر مضمنة (inline elements) تستخدم لتحديد وتوضيح أجزاء من النص داخل الفقرة أو عنصر آخر لهذا فوضع الوسوم الأخرى داخل <p> قد يؤدي إلى استخدام غير مناسب للدلالات والهيكلية الصحيحة للصفحة، وقد يسبب مشاكل في التنسيق والتخطيط لهذا نستخدم كل وسم في سياقه المناسب حسب وظيفته ودلالته في المحتوى. في حال كان سؤالك متعلقا بإحدى الدورات التي قمت بالاشتراك فيها، أرجو منك الانتقال إلى قسم "دوراتي" ثم أسفل الدرس الذي واجهت فيه المشكلة، قم بإضافة سؤالك هناك، وهذا لمساعدتك بشكل أفضل. بالتوفيق إن شاء الله.

ستجد أسفل فيديو الدرس في نهاية الصفحة صندوق تعليقات كما هنا، أرجو طرح الأسئلة أسفل الدرس وليس هنا في قسم أسئلة البرمجة حيث نطرح الأسئلة العامة الغير متعلقة بمحتوى الدورة أو الدرس، وذلك لمساعدتك بشكل أفضل.

طيب ممكن مثال بالكود ؟

في دورة الذكاء الاصطناعي، يتم التركيز على كلا الجانبين ستتعلم كيفية التعامل مع النماذج الجاهزة مثل نماذج GPT و LLaMA، بالإضافة إلى فهم الخوارزميات الأساسية في تعلم الآلة كالانحدار، التصنيف، التجميع والتعلم الموجه وغير الموجه والتعلم المعزز. هذا يعني أنك ستحصل على قاعدة قوية لفهم كيفية عمل النماذج من الداخل، مما يمهد الطريق لإنشاء نماذج مبسطة أو تخصيص النماذج القائمة وفقا لاحتياجاتك وبعبارة أخرى الدورة لا تقتصر فقط على استخدام النماذج الموجودة، بل توفر أيضا المعرفة والأدوات الضرورية لتطوير أو تعديل نماذج الذكاء الاصطناعي عند الحاجة. يتم إنشاء نموذج من الصفر في مسار "تطوير نماذج ذكاء اصطناعي لمتجر إلكتروني" أين سيتم التطرق إلى هذه المحاور بالترتيب: تحليل بيانات المتجر الالكتروني إيجاد قواعد الترابط استخدام تعلم التصنيف توقع المبيعات المستقبلية ربط تقنيات الذكاء الاصطناعي مع المتجر الإلكتروني باستخدام واجهة برمجة التطبيقات ولكن يجب عليك أولا أن تكون قد فهمت دروس مسارات أساسيات بايثون، تحليل البيانات وقواعد البيانات وتعلم الآلة لأن هذا المسار سيكون مسارا تطبيقيا لكلّ ما ستدرسه في المسارات السابقة.

الدورة تغطي كلاهما حيث سيتم إستعمال نماذج موجودة أو مدربة سابقا و أيضا يتم إن شاء نماذج من الصفر، و يمكنك العثور على هذه الدروس في مسارات، تعلم الآلة، تطوير نماذج ذكاء اصطناعي لمتجر إلكتروني و تطبيقات عملية على نقل التعلم، و لكن من الأفضل أن تقوم بمشاهدة الدروس و المسارات كلها و بالترتيب، لأنها مترابطة و مكملة لبعضها و بسبب تخطيك لأحدها يمكن أن يفوتك معلومات مهمة في هذا المجال.