الدورات التدريبية في الذكاء الاصطناعي
الدورة التدريبية: التخصص في التعلم العميق - من النظرية إلى الممارسة
مقدمة الدورة التدريبية / لمحة عامة:
يقدم BIG BEN Training Center هذه الدورة التدريبية المتخصصة حول التخصص في التعلم العميق - من النظرية إلى الممارسة، وهي مصممة للمهندسين، وعلماء البيانات، والباحثين، والمطورين الذين لديهم بالفعل فهم لأساسيات التعلم الآلي ويسعون إلى التعمق في تقنيات التعلم العميق (Deep Learning) وبناء حلول ذكاء اصطناعي (AI) متطورة. في ظل التطور المذهل للذكاء الاصطناعي، أصبحت الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks) حجر الزاوية في العديد من الابتكارات الرائدة في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)، ومعالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing)، والذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI). ستغطي الدورة مفاهيم متقدمة مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، والشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، والمحولات (Transformers)، والشبكات العصبية التوليدية التنافسية (GANs)، مع التركيز بشكل خاص على الجوانب العملية لبناء وتدريب وتحسين ونشر هذه النماذج. سيتعلم المشاركون كيفية تصميم هياكل الشبكات المعقدة، والتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة، وتحسين أداء النماذج لمختلف التطبيقات. تهدف الدورة إلى تمكين المختصين من الانتقال من الفهم النظري إلى القدرة على تنفيذ حلول تعلم عميق متقدمة، والتعامل مع التحديات الواقعية، وقيادة مشاريع الذكاء الاصطناعي في مؤسساتهم. نستلهم في هذه الدورة من أعمال البروفيسور يان لوكون (Yann LeCun)، Yann LeCun، وهو أحد الآباء المؤسسين للتعلم العميق ومساهم رئيسي في تطوير الشبكات العصبية التلافيفية، والذي يؤكد على أهمية الجانب العملي في إتقان هذا المجال. ستقدم الدورة دراسات حالة واقعية لشركات رائدة نجحت في تطبيق التعلم العميق لـتحقيق طفرات تقنية وحل مشكلات معقدة، مما يعزز فهم المشاركين للجوانب العملية والتطبيقية.
الفئات المستهدفة / هذه الدورة التدريبية مناسبة لـ:
- مهندسي التعلم الآلي (ML Engineers).
- علماء البيانات ذوي الخبرة.
- باحثي الذكاء الاصطناعي.
- مطورين التعلم العميق.
- مهندسي البرمجيات المتقدمين في الذكاء الاصطناعي.
- طلاب الدراسات العليا في علوم الحاسوب وهندسة الذكاء الاصطناعي.
- المهندسين المعماريين للحلول الذكية.
- قادة الفرق التقنية في مجال الذكاء الاصطناعي.
- المتخصصين في الرؤية الحاسوبية.
- المتخصصين في معالجة اللغة الطبيعية.
القطاعات والصناعات المستهدفة:
- التكنولوجيا والبرمجيات.
- السيارات (القيادة الذاتية، أنظمة مساعدة السائق).
- الرعاية الصحية (التشخيص الطبي بالصور، اكتشاف الأدوية).
- المالية (التداول الآلي، الكشف عن الاحتيال).
- الإعلام والترفيه (توليد المحتوى، توصيات المحتوى).
- الاتصالات.
- التصنيع (الصيانة التنبؤية، مراقبة الجودة).
- البحث والتطوير في الشركات والمؤسسات الأكاديمية.
- الدفاع والأمن (تحليل الصور والفيديو).
- الخدمات اللوجستية (تحسين المسارات، التنبؤ بالطلب).
الأقسام المؤسسية المستهدفة:
- قسم البحث والتطوير (R&D).
- قسم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
- قسم هندسة البيانات.
- قسم تطوير المنتجات الذكية.
- قسم الابتكار التقني.
- قسم تحليل البيانات المتقدمة.
- قسم الروبوتات والأنظمة المستقلة.
- قسم هندسة البرمجيات (تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي).
- قسم الأمن السيبراني (الكشف عن التهديدات).
- قسم العمليات (أتمتة العمليات بالذكاء الاصطناعي).
أهداف الدورة التدريبية:
بنهاية هذه الدورة التدريبية، سيكون المتدرب قد أتقن المهارات التالية:
- تصميم وبناء شبكات عصبية عميقة معقدة لمشكلات واقعية.
- إتقان تقنيات تدريب الشبكات العصبية (التدرج، التنشيط، التنظيم).
- بناء وتطبيق الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لـتحليل الصور المتقدم.
- تطوير نماذج التعلم العميق المتكررة (RNNs) للسلاسل الزمنية ومعالجة اللغة.
- فهم وتطبيق نماذج المحولات (Transformers) في مهام معالجة اللغة الطبيعية.
- استخدام الشبكات العصبية التوليدية التنافسية (GANs) لـتوليد البيانات الاصطناعية.
- تحسين أداء نماذج التعلم العميق باستخدام تقنيات الضبط الفائق المتقدمة.
- التعامل مع التحديات العملية مثل البيانات غير المتوازنة ومعالجة البيانات الضخمة.
- نشر نماذج التعلم العميق في بيئات إنتاجية (Deployment).
- تقييم وتفسير وتحسين نماذج التعلم العميق بشكل احترافي.
منهجية الدورة التدريبية:
يعتمد BIG BEN Training Center في هذه الدورة على منهجية تدريبية متقدمة وموجهة نحو التطبيق العملي، تهدف إلى تمكين المشاركين من التخصص في التعلم العميق والانتقال من النظرية إلى الممارسة الفعلية. تشمل المنهجية محاضرات نظرية معمقة حول النماذج المعقدة للشبكات العصبية والتقنيات المتقدمة في التعلم العميق، بالإضافة إلى ورش عمل تطبيقية مكثفة ومشروعات عملية. سيقوم المشاركون بـتصميم نماذج تعلم عميق متطورة، وتدريبها على مجموعات بيانات كبيرة ومعقدة، وتحسين أدائها باستخدام أحدث الأساليب، ونشرها في بيئات محاكاة واقعية. سيتم التركيز على دراسات حالة عملية من الصناعة، والتي تعرض كيفية حل المشكلات الحقيقية باستخدام التعلم العميق في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية المتقدمة، ومعالجة اللغة الطبيعية للنماذج الكبيرة، والذكاء الاصطناعي التوليدي. سيتم تشجيع العمل الجماعي والمناقشات المفتوحة لتبادل الخبرات وتطوير حلول مبتكرة. يتلقى المشاركون تغذية راجعة مفصلة ومنتظمة من المدربين الخبراء لضمان تطوير مهاراتهم في التخصص في التعلم العميق.
خريطة المحتوى التدريبي (محاور الدورة التدريبية):
الوحدة الأولى: مراجعة متقدمة لأساسيات التعلم العميق.
- بنية الشبكات العصبية العميقة وتصميمها.
- وظائف الخسارة (Loss Functions) ومقاييس الأداء المتقدمة.
- تقنيات الضبط الفائق (Hyperparameter Tuning) (Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization).
- تقنيات التنظيم المتقدمة (Batch Normalization, Layer Normalization).
- تحسين النماذج (Optimizers) وتحليل التدرج.
- بيئات تطوير التعلم العميق (TensorFlow, PyTorch) والمقارنة بينهما.
- هندسة البيانات للتعلم العميق (Data Augmentation, Data Preprocessing).
الوحدة الثانية: الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لتطبيقات الرؤية المتقدمة.
- تصميم معماريات CNNs متقدمة (ResNet, Inception, EfficientNet).
- التعلم بالنقل (Transfer Learning) والضبط الدقيق (Fine-tuning) للنماذج المدربة مسبقاً.
- اكتشاف الكائنات (Object Detection) المتقدم (Mask R-CNN, YOLOv8).
- التجزئة الدلالية (Semantic Segmentation) والتجزئة الفورية (Instance Segmentation).
- التعرف على النشاط في الفيديو.
- التعامل مع البيانات ثلاثية الأبعاد (3D Vision).
- تطبيقات CNNs في الطب، الأمن، والقيادة الذاتية.
الوحدة الثالثة: الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) ونماذج المحولات للغة.
- الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) وتعمق في LSTMs وGRUs.
- تطبيقات RNNs في تحليل المشاعر المعقدة والتنبؤ بالسلاسل الزمنية.
- مقدمة مفصلة لـنماذج المحولات (Transformers).
- آلية الانتباه (Attention Mechanism) والانتباه الذاتي (Self-Attention).
- بنية المحول (Encoder-Decoder Transformer).
- نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models - LLMs) مثل BERT وGPT.
- ضبط النماذج اللغوية (Fine-tuning LLMs) لمهام محددة.
الوحدة الرابعة: الشبكات العصبية التوليدية التنافسية (GANs) ونماذج التوليد.
- المفاهيم المتقدمة للشبكات العصبية التوليدية التنافسية (GANs).
- أنواع GANs (DCGAN, CycleGAN, StyleGAN).
- تدريب GANs وتحدياتها (Mode Collapse, Training Instability).
- تطبيقات GANs في توليد الصور، تحويل الأنماط، وتوليد البيانات الاصطناعية.
- نماذج الانتشار (Diffusion Models) ومقدمة لها.
- توليد المحتوى بالذكاء الاصطناعي (Generative AI).
- الاعتبارات الأخلاقية والقانونية للنماذج التوليدية.
الوحدة الخامسة: نشر التعلم العميق، أخلاقياته، وتحدياته.
- تحسين نماذج التعلم العميق للنشر (Quantization, Pruning, Distillation).
- نشر النماذج على الأجهزة الطرفية (Edge Devices) والسحابة (Cloud).
- أنظمة MLOps (Machine Learning Operations) لدورة حياة التعلم العميق.
- الذكاء الاصطناعي التفسيري (Explainable AI - XAI) في التعلم العميق.
- التحيز (Bias) والإنصاف (Fairness) في نماذج التعلم العميق.
- أمن نماذج التعلم العميق والهجمات العدائية.
- مستقبل التعلم العميق والبحث المفتوح.
الأسئلة المتكررة:
ما هي المؤهلات أو المتطلبات اللازمة للمشاركين قبل التسجيل في الدورة؟
لا توجد شروط مسبقة.
كم تستغرق مدة الجلسة اليومية، وما هو العدد الإجمالي لساعات الدورة التدريبية؟
تمتد هذه الدورة التدريبية على مدار خمسة أيام، بمعدل يومي يتراوح بين 4 إلى 5 ساعات، تشمل فترات راحة وأنشطة تفاعلية، ليصل إجمالي المدة إلى 20–25 ساعة تدريبية.
سؤال للتأمل:
في ظل التطور المستمر لتعقيد الشبكات العصبية واندماجها في أنظمة حرجة مثل القيادة الذاتية والتشخيص الطبي، كيف يمكن للمتخصصين ضمان ليس فقط دقة هذه النماذج، ولكن أيضاً شفافيتها، وقابليتها للتفسير، وموثوقيتها، خصوصاً عند مواجهة سيناريوهات غير متوقعة أو غامضة؟
ما الذي يميز هذه الدورة عن غيرها من الدورات؟
تتميز هذه الدورة بتقديمها تخصصاً عميقاً وعملياً في التعلم العميق، مما يمثل نقطة تحول للمشاركين الذين يسعون للانتقال من الفهم النظري إلى القدرة على بناء حلول ذكاء اصطناعي متطورة وواقعية. ما يميزنا هو دمج أحدث الأبحاث والمفاهيم النظرية مع التطبيقات العملية المكثفة باستخدام أطر عمل رائدة، مما يتيح للمشاركين تصميم وتدريب ونشر نماذج تعلم عميق معقدة. نغطي مجموعة شاملة من أنواع الشبكات العصبية، من CNNs وRNNs إلى المحولات وGANs، مع التركيز بشكل خاص على تقنيات التحسين المتقدمة، وإدارة دورة حياة التعلم الآلي (MLOps)، والاعتبارات الأخلاقية. الدورة تركز على تزويد المشاركين بالمهارات المتقدمة اللازمة للابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي، وحل مشكلات معقدة في العالم الحقيقي، وقيادة فرق تطوير التعلم العميق، مما يجعلها ضرورية لأي محترف يطمح للتميز في طليعة هذا المجال.
