#deep-learning

الصفحة ١ من ٣

• 

  الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي٤ مايو ٢٠٢٦١٦ دقيقة

  دليل PyTorch: من الـ Tensors إلى الإنتاج في

  دليل عملي وشغال لـ PyTorch لسنة ٢٠٢٦. الـ Tensors، والـ autograd، وحلقات التدريب، والـ transfer learning، و torch.compile، والـ deployment — كل ده بأكواد بتشتغل على إصدار PyTorch 2.x الحالي.

• 

  الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي٣ مايو ٢٠٢٦١٩ دقيقة

  دليل TensorFlow: من الصفر إلى الاحتراف (نسخة ٢٠٢٦)

  TensorFlow 2 من الصفر حتى الإنتاج: tensors، و Keras Sequential و Functional، و tf.data، و GradientTape، و distributed training، و TF Serving و TF Lite — كل ذلك في Colab.

• 

  الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي٨ أبريل ٢٠٢٦٢٠ دقيقة

  شبكات LSTM: تعمق مع الكود والأنواع المختلفة

  اتقن شبكات LSTM مع أمثلة كود كاملة في Keras/TensorFlow. يغطي GRUs، و bidirectional LSTMs، وتطبيقات من العالم الحقيقي.

• 

  الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي٢ أبريل ٢٠٢٦١٠ دقائق

  أساسيات Deep Learning: دليل عملي لـ Neural Networks

  استكشاف شامل وعملي لأساسيات Deep Learning — من أساسيات Neural Network إلى Training Workflows، والأخطاء الشائعة، وأفضل الممارسات لمشاريع AI في العالم الحقيقي.

• 

  الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي٢٨ مارس ٢٠٢٦١٦ دقيقة

  الشبكات العصبية من الصفر: دليل المطور

  ابني شبكة عصبية كاملة من الصفر بلغة Python باستخدام NumPy. بيغطي الـ backpropagation، والـ Adam optimizer، والـ L2 regularization، والـ dropout، والـ mini-batch training، والـ evaluation metrics — كل ده مع كود شغال.

• 

  الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي٢٢ مارس ٢٠٢٦١٠ دقائق

  إتقان تدريب نماذج ML: من التكاليف إلى الكود

  تدريب نماذج ML من التكاليف إلى الكود: تكاليف النماذج الرائدة (Gemini Ultra 191 مليون دولار)، تضاعف القوة الحسابية كل ٦ شهور، بالإضافة إلى أنماط تدريب قابلة للتنفيذ للفرق الصغيرة.

• 

  الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي٢٦ فبراير ٢٠٢٦١٠ دقائق

  دليل TensorFlow ٢٠٢٦: إتقان TensorFlow 2.19 باستخدام GPUs وما بعدها

  دليل تفصيلي وعملي لـ TensorFlow 2.19.0 في عام ٢٠٢٦ — يغطي التثبيت، وإعداد الـ GPU، وضبط الأداء، وسير العمل العملي للتعلم العميق باستخدام Python الحديثة.

• 

  الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي٢٣ فبراير ٢٠٢٦٩ دقائق

  مقارنة Embedding Models: من Word2Vec إلى Transformers الحديثة

  تعمق في نماذج الـ embedding — إزاي بتشتغل، وإيه الفرق بينهم، وإمتى تستخدم كل واحد فيهم. بيشمل حالات استخدام واقعية، ورؤى حول الأداء، وأمثلة عملية.

• 

  الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي١٩ فبراير ٢٠٢٦١٠ دقائق

  أفضل دورات AI المجانية في ٢٠٢٦: تعلم AI دون دفع مليم واحد

  دليل كامل لأفضل دورات الذكاء الاصطناعي المجانية في عام ٢٠٢٦ — من المبتدئ إلى المتقدم — مع أمثلة عملية، ورؤى مهنية، وتطبيقات من أرض الواقع.

• 

  الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي١٥ فبراير ٢٠٢٦٨ دقائق

  التحضير لمقابلات Deep Learning: الدليل الشامل لعام

  اضمن تفوقك في إنترفيو الـ deep learning الجاي مع الدليل الشامل ده لسنة ٢٠٢٦ — من النظرية والـ coding لحد دراسات الحالة الواقعية، والمطبات، ونصايح الأداء.

• 

  الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي١١ فبراير ٢٠٢٦٩ دقائق

  احتراف نمذجة التسلسلات باستخدام RNN: من النظرية إلى الإنتاج

  تعمق شامل في الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) لنمذجة المتتاليات — يغطي النظرية، التنفيذ، الأخطاء الشائعة، الأداء، والتطبيقات الواقعية.

• 

  الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي١٠ فبراير ٢٠٢٦٩ دقائق

  إتقان توليد الصور باستخدام GAN: من النظرية إلى النشر

  تحليل معمق لـ Generative Adversarial Networks (GANs) لتوليد الصور — تشمل البنية، التدريب، المزالق، الأداء، والتطبيقات العملية.