أضفنا مسار تطبيقات عملية على نقل التعلم Transfer Learning في دورة الذكاء الاصطناعي يهدف إلى تقديم تقنيات عملية ومتقدمة في مجال نقل التعلم، حيث سيكتسب الطلاب مهارات أساسية في تطبيق هذه التقنيات على مشكلات متعددة في التعرف على الصور والنصوص. يشمل هذا المسار 41 درسًا موزعة على 6 ساعات وربع من الفيديو.
نقل التعلم هو تقنية في تعلم الآلة حيث يتم استخدام نموذج تم تدريبه مسبقًا على مجموعة بيانات معينة وتعديله لاستخدامه على مجموعة بيانات أو مهمة جديدة. الهدف هو الاستفادة من المعرفة المكتسبة من المهمة الأولى لتسريع وتحسين أداء النموذج في المهمة الثانية، مما يقلل من الحاجة إلى تدريب نموذج من الصفر ويعزز دقته بشكل أسرع.
مميزات وفوائد المسار:
1. تسريع التطوير باستخدام النماذج المدربة مسبقًا: تمكن الطلاب من الاستفادة من نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقًا لتسريع التدريب وتحقيق نتائج أفضل
2. تنوع التطبيقات العملية: يشمل المسار تطبيقات متنوعة مثل تصنيف الصور والنصوص وتحليل المشاعر، مما يوفر تجربة شاملة
3. تخصيص النماذج لتناسب احتياجات المشاريع: تعلم كيفية تخصيص النماذج المدربة مسبقًا وتحسينها باستخدام Fine-Tuning لتلبية احتياجات مشاريع محددة
4. مهارات متقدمة في معالجة الصور والنصوص: سيتعلم الطلاب تقنيات تمثيل النصوص و التعرف على الصور، مما يعزز مهاراتهم في مجال الذكاء الاصطناعي
5. استخدام تقنيات حديثة في نقل التعلم: يغطي المسار تقنيات نقل التعلم المتقدمة مثل التصنيف متعدد الفئات و تصنيف المشاعر، مما يعزز قدرة الطلاب على تطبيق الذكاء الاصطناعي في مشروعات متنوعة
وغيرها الكثير.