نظرة عامة مفصلة على سلسلة دروس TensorFlow

نظرة عامة على المشروع

هذه سلسلة دروس شاملة حول TensorFlow من إنتاج Hvass Laboratories، تغطي منهجًا كاملاً في التعلم الآلي والتعلم العميق، بدءًا من المفاهيم الأساسية وصولاً إلى التطبيقات المتقدمة. تتضمن هذه السلسلة 30 درسًا رئيسيًا، وقد تجاوز إجمالي عدد مشاهداتها 3.87 مليون مشاهدة، مما يجعلها موردًا عالي الجودة لتعلم TensorFlow.

قائمة الدروس

دروس المبتدئين الأساسية

1. مقدمة إلى دروس TensorFlow (7 دقائق)

   • مقدمة لأساسيات TensorFlow
   • إعداد البيئة والمفاهيم الأساسية

2. تشغيل دروس TensorFlow في السحابة (7 دقائق)

   • تشغيل دروس TensorFlow على السحابة
   • إعداد بيئة التطوير عبر الإنترنت

مفاهيم التعلم الآلي الأساسية

3. درس TensorFlow رقم 01: نموذج خطي بسيط (21 دقيقة)

   • تطبيق نموذج خطي بسيط
   • خوارزميات الانحدار الأساسية

4. درس TensorFlow رقم 02: الشبكة العصبية التلافيفية (36 دقيقة)

   • أساسيات الشبكة العصبية التلافيفية
   • تصميم بنية CNN

5. درس TensorFlow رقم 03-C: واجهة برمجة تطبيقات Keras (28 دقيقة)

   • دليل استخدام واجهة برمجة تطبيقات Keras
   • واجهات برمجة التطبيقات المتقدمة

6. درس TensorFlow رقم 03: Pretty Tensor (17 دقيقة)

   • استخدام مكتبة Pretty Tensor
   • تقنيات تبسيط الكود

7. درس TensorFlow رقم 03-B: واجهة برمجة تطبيقات الطبقات (Layers API) (21 دقيقة)

   • شرح مفصل لواجهة برمجة تطبيقات الطبقات
   • طرق بناء الطبقات

تحسين النماذج وحفظها

8. درس TensorFlow رقم 04: الحفظ والاستعادة (4 دقائق)

   • حفظ النماذج واستعادتها
   • إدارة نقاط الفحص

9. درس TensorFlow رقم 05: التعلم التجميعي (Ensemble Learning) (16 دقيقة)

   • طرق التعلم التجميعي
   • تقنيات دمج النماذج

تطبيقات الرؤية الحاسوبية

10. درس TensorFlow رقم 06: CIFAR-10 (18 دقيقة)

    • معالجة مجموعة بيانات CIFAR-10
    • تطبيق عملي لتصنيف الصور

11. درس TensorFlow رقم 07: نموذج Inception (22 دقيقة)

    • بنية نموذج Inception
    • استخدام النماذج المدربة مسبقًا

12. درس TensorFlow رقم 07: نموذج Inception (إضافي) (6 دقائق)

    • محتوى إضافي لنموذج Inception
    • تقنيات متقدمة

تقنيات التعلم العميق المتقدمة

13. درس TensorFlow رقم 08: التعلم بالنقل (Transfer Learning) (20 دقيقة)

    • مبادئ التعلم بالنقل
    • الضبط الدقيق للنماذج المدربة مسبقًا

14. درس TensorFlow رقم 09: بيانات الفيديو (15 دقيقة)

    • معالجة بيانات الفيديو
    • تحليل البيانات الزمنية

15. درس TensorFlow رقم 10: الضبط الدقيق (Fine-Tuning) (27 دقيقة)

    • تقنيات الضبط الدقيق للنماذج
    • استراتيجيات تحسين المعلمات

التعلم التنافسي والنماذج التوليدية

16. درس TensorFlow رقم 11: الأمثلة التنافسية (Adversarial Examples) (19 دقيقة)

    • توليد الأمثلة التنافسية
    • اختبار متانة النموذج

17. درس TensorFlow رقم 12: الضوضاء التنافسية لـ MNIST (24 دقيقة)

    • الضوضاء التنافسية على MNIST
    • آليات الدفاع

18. درس TensorFlow رقم 13: التحليل البصري (16 دقيقة)

    • تقنيات التحليل البصري
    • قابلية تفسير النموذج

19. درس TensorFlow رقم 13-B: التحليل البصري لـ MNIST (18 دقيقة)

    • التحليل البصري لـ MNIST
    • تصور الميزات

20. درس TensorFlow رقم 14: DeepDream (22 دقيقة)

    • تطبيق خوارزمية DeepDream
    • تصور الشبكات العصبية

نقل الأنماط والتحسين

21. درس TensorFlow رقم 15: نقل الأنماط (Style Transfer) (25 دقيقة)

    • تقنيات نقل الأنماط
    • نقل الأنماط الفنية

22. سرعة TensorFlow على GPU مقابل CPU (9 دقائق)

    • مقارنة الأداء بين GPU و CPU
    • نصائح لتحسين الأجهزة

23. درس TensorFlow رقم 16: التعلم المعزز (Reinforcement Learning) (ساعة و 14 دقيقة)

    • أساسيات التعلم المعزز
    • تطبيق Q-Learning

واجهة برمجة التطبيقات (API) ومعالجة البيانات

24. درس TensorFlow رقم 17: واجهة برمجة تطبيقات Estimator (21 دقيقة)

    • استخدام واجهة برمجة تطبيقات Estimator
    • بناء النماذج المتقدمة

25. درس TensorFlow رقم 18: TFRecords وواجهة برمجة تطبيقات Dataset (19 دقيقة)

    • تنسيق بيانات TFRecords
    • استخدام واجهة برمجة تطبيقات Dataset

26. درس TensorFlow رقم 19: تحسين المعلمات الفائقة (Hyper-Parameter Optimization) (34 دقيقة)

    • تحسين المعلمات الفائقة
    • تقنيات الضبط التلقائي

معالجة اللغة الطبيعية

27. درس TensorFlow رقم 20: معالجة اللغة الطبيعية (34 دقيقة)

    • أساسيات معالجة اللغة الطبيعية
    • معالجة البيانات النصية

28. درس TensorFlow رقم 21: الترجمة الآلية (39 دقيقة)

    • تطبيق الترجمة الآلية
    • نماذج التسلسل إلى التسلسل

29. درس TensorFlow رقم 22: تسمية الصور (Image Captioning) (29 دقيقة)

    • توليد أوصاف الصور
    • التعلم متعدد الوسائط

30. درس TensorFlow رقم 23: التنبؤ بالسلاسل الزمنية (26 دقيقة)

    • التنبؤ بالسلاسل الزمنية
    • الشبكات العصبية المتكررة

مميزات المشروع

• تغطية شاملة: من الأساسيات إلى المستويات المتقدمة، تغطي جميع جوانب التعلم الآلي.
• موجه نحو التطبيق العملي: كل درس يتضمن تطبيقًا كاملاً للكود.
• تعلم تدريجي: الدروس مرتبة حسب تزايد الصعوبة، مما يناسب التعلم خطوة بخطوة.
• محتوى عالي الجودة: إجمالي عدد المشاهدات يتجاوز 3.87 مليون، مما يعكس تقدير المجتمع له.
• توفر الكود: مستودع كود GitHub مصاحب لتسهيل الممارسة.

الفئات المستهدفة

• المبتدئون في التعلم الآلي
• عشاق التعلم العميق
• مطورون TensorFlow
• باحثو الرؤية الحاسوبية
• المتخصصون في معالجة اللغة الطبيعية

نصائح للتعلم

1. اتبع ترتيب الدروس لبناء نظام معرفي متكامل.
2. قم بتطبيق الكود عمليًا في كل درس.
3. استوعب المفاهيم بعمق بالرجوع إلى الوثائق الرسمية.
4. جرب تعديل معلمات الكود ولاحظ التغيرات في النتائج.
5. طبق المعرفة المكتسبة في مشاريع حقيقية.