BC Skills Academy

محترف تعلم عميق — دليل دراسة

دليل دراسة بصري يعتمد على الأمثلة لشهادة محترف تعلم عميق. ابنِ نموذجًا ذهنيًا عمليًا للشبكات العصبية: المرور الأمامي، الانتشار العكسي وقاعدة السلسلة، دوال التنشيط والخسائر، المحسنات والجداول الزمنية، التهيئة وأمراض التدرج، مجموعة أدوات التنظيم والتطبيع الكاملة، وعائلتا البنيتين العظيمتين — CNN وRNN/LSTM — بالإضافة إلى التضمينات، التعلم بالنقل، وجوانب عملية حول وحدات معالجة الرسوميات (GPU) وحجم الدفعة. رسوم بيانية، جداول مقارنة، ومرور أمامي وخلفي صغير محلول بالكامل.

Key facts

Course outline

  1. الخلايا العصبية والشبكات والتمرير الأمامي — من البيرسبترون إلى الشبكة متعددة الطبقات: كيف يحول التمرير الأمامي المدخلات إلى تنبؤات، ولماذا اللاخطية ضرورية.
    • المستقبل والشبكة متعددة الطبقات
    • التمرير الأمامي، خطوة بخطوة
    • Softmax واتخاذ التوقعات
  2. الانتشار العكسي وقاعدة السلسلة — كيف تتعلم الشبكة: الخسائر، قاعدة السلسلة، تدفق التدرج العكسي، وتمرير أمامي وعكسي صغير كامل.
    • دوال الخسارة: MSE والإنتروبيا المتقاطعة
    • قاعدة السلسلة والمرور العكسي
    • مثال عملي: مرور أمامي وعكسي صغير
  3. التنشيطات والمحسنات ومعدلات التعلم — الروافع التي تجعل التدريب يعمل: دوال التنشيط، عائلة المحسنات من SGD إلى Adam، وجداول معدل التعلم — مع حلقة التدريب.
    • مقارنة دوال التنشيط
    • المحسنات: SGD، الزخم، RMSprop، Adam
    • جداول معدل التعلم والإحماء
  4. تدريب الشبكات العميقة التي تعمل فعلاً — التهيئة، أمراض التدرج، التنظيم، والتطبيع — بالإضافة إلى حلقة التدريب الكاملة التي تربط كل شيء معًا.
    • التهيئة وأمراض التدرج
    • التنظيم: التسرب، تناقص الوزن، الإيقاف المبكر
    • التطبيع وحلقة التدريب
  5. الشبكات الالتفافية والمتكررة والتعلم بالنقل — عائلتا البنية العظيمتان — الالتفافية والمتكررة — بالإضافة إلى التضمينات، التعلم بالنقل، التوسيع، وحقائق GPU/حجم الدفعة.
    • الشبكات العصبية الالتفافية
    • الشبكات العصبية المتكررة والشبكات ذات الذاكرة الطويلة قصيرة المدى والشبكات ذات الوحدة البوابية المتكررة للتسلسلات
    • التضمينات، التعلم بالنقل وواقع الأجهزة