يُعد التعلم العميق من أبرز تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تُستخدم لتحليل البيانات واستخراج الأنماط المعقدة منها. يعتمد التعلم العميق على شبكات عصبية اصطناعية متعددة الطبقات التي تحاكي الدماغ البشري في طريقة التعلم. تُستخدم هذه التقنيات في تحليل البيانات الضخمة والغير منظمة مثل الصور، الصوت، والنصوص، وتساعد في تحسين دقة النماذج التنبؤية، مما يعزز من القدرة على اتخاذ قرارات مدعومة بالبيانات.
في دولة الإمارات العربية المتحدة، يعتبر التعلم العميق أحد الأدوات الأساسية التي تساهم في تقدم العديد من المجالات مثل الرعاية الصحية، المالية، والتجارة الإلكترونية. تتيح هذه التقنيات للمؤسسات الإماراتية تحليل كميات ضخمة من البيانات وتقديم حلول مبتكرة وفعالة، مما يعزز قدرتها على المنافسة ويسهم في تحقيق التحول الرقمي.
أهداف البرنامج :
- فهم الأساسيات النظرية لتقنيات التعلم العميق وكيفية تطبيقها في تحليل البيانات.
- تعلم كيفية بناء وتدريب شبكات عصبية اصطناعية متعددة الطبقات.
- تطوير مهارات استخدام تقنيات التعلم العميق لتحليل البيانات الكبيرة والمعقدة.
- استكشاف التطبيقات العملية للتعلم العميق في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية والتعرف على الصوت.
- تعزيز القدرة على استخدام الأدوات والتقنيات الحديثة مثل TensorFlow وPyTorch في بناء نماذج التعلم العميق.
- دراسة كيفية تحسين دقة النماذج باستخدام تقنيات مثل التحسين المتقدم والتقنيات المساعدة.
- فهم التحديات المتعلقة بالتعلم العميق مثل الحاجة إلى البيانات الكبيرة وحسابات معالجة ضخمة.
- تحليل دراسات حالة لمشاريع ناجحة في تطبيق تقنيات التعلم العميق في الإمارات والعالم.
يهدف هذا البرنامج التدريبي إلى تزويد المشاركين بالمعرفة والمهارات اللازمة لتطبيق تقنيات التعلم العميق بشكل فعال، مما يسهم في تعزيز قدرة المؤسسات على معالجة وتحليل البيانات بشكل مبتكر ورفع مستوى التنافسية.
