الدورة التدريبية: تقنيات زيادة البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي القوية

مقدمة الدورة التدريبية / لمحة عامة:‏

يقدم ‏BIG BEN Training Center‏ هذه الدورة التدريبية المتخصصة حول تقنيات زيادة البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي ‏القوية، وهي مصممة لعلماء البيانات، ومهندسي التعلم الآلي، والباحثين، والمطورين الذين يعملون في مجال الذكاء الاصطناعي ‏‏(‏AI‏) والتعلم العميق (‏Deep Learning‏)، ويواجهون تحديات نقص البيانات (‏Data Scarcity‏)، أو توازن البيانات (‏Data ‎Imbalance‏)، أو الحاجة إلى تحسين أداء النماذج. تُعد زيادة البيانات (‏Data Augmentation‏) تقنية حيوية لـتوسيع ‏مجموعات البيانات التدريبية بشكل فعال، مما يساعد على تحسين تعميم النماذج (‏Model Generalization‏)، وتقليل الانحياز ‏‏(‏Bias‏)، وزيادة قوة نماذج الذكاء الاصطناعي، خاصةً في مهام مثل تصنيف الصور (‏Image Classification‏)، ومعالجة ‏اللغات الطبيعية (‏Natural Language Processing - NLP‏)، والرؤية الحاسوبية (‏Computer Vision‏). تهدف الدورة إلى ‏تزويد المشاركين بـالمعرفة والمهارات اللازمة لـتطبيق مجموعة واسعة من تقنيات زيادة البيانات**، بدءاً من التحويلات البسيطة ‏‏(‏Simple Transformations‏) وصولاً إلى الأساليب المتقدمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل الشبكات التوليدية التنافسية ‏‏(‏GANs‏) لـتوليد بيانات اصطناعية (‏Synthetic Data‏). ستغطي الدورة مفاهيم أهمية البيانات في الذكاء الاصطناعي، وأنواع ‏زيادة البيانات** (مثل التدوير، والقلب، والقص في الصور؛ والمرادفات، وإعادة الصياغة في النصوص)، وتقنيات زيادة ‏البيانات المتخصصة لكل من البيانات المرئية والنصية والسمعية. سيتعلم المشاركون كيفية اختيار تقنيات زيادة البيانات المناسبة ‏لـمشاكل تعلم آلي معينة، وتطبيقها باستخدام أطر عمل شائعة مثل ‏TensorFlow‏ وPyTorch، وتقييم تأثير زيادة البيانات على ‏أداء النموذج. تهدف الدورة إلى تمكين المختصين من التغلب على قيود البيانات، وبناء نماذج ذكاء اصطناعي أكثر قوة ومرونة، ‏وتحقيق نتائج أفضل في مشاريع الذكاء الاصطناعي. نستلهم في هذه الدورة من أعمال البروفيسور يان ليكون ‏‎(Yann LeCun)‎، ‏Yann LeCun، أحد رواد التعلم العميق، الذي أكد على أهمية البيانات الكافية والمتنوعة لـتدريب نماذج فعالة.‏

الفئات المستهدفة / هذه الدورة التدريبية مناسبة لـ:‏

• علماء البيانات.‏
• مهندسي التعلم الآلي.‏
• مهندسي التعلم العميق.‏
• الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي.‏
• مطورين الذكاء الاصطناعي.‏
• طلاب الدراسات العليا في علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي.‏
• المهتمين بتحسين أداء نماذج التعلم العميق.‏
• المتخصصين في الرؤية الحاسوبية.‏
• المتخصصين في معالجة اللغات الطبيعية.‏
• المختصين في تحليل البيانات الكبيرة.‏

القطاعات والصناعات المستهدفة:‏

• تكنولوجيا المعلومات والبرمجيات.‏
• البحث والتطوير (‏R&D‏).‏
• الرعاية الصحية (توليد بيانات طبية).‏
• السيارات ذاتية القيادة (بيانات القيادة).‏
• الأمن والمراقبة.‏
• الزراعة الذكية.‏
• الخدمات المالية (بيانات المعاملات).‏
• التجارة الإلكترونية (بيانات المنتجات والصور).‏
• الألعاب (توليد الأصول).‏
• التعليم والبحث الأكاديمي.‏

الأقسام المؤسسية المستهدفة:‏

• قسم علوم البيانات.‏
• قسم التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.‏
• قسم البحث والتطوير.‏
• قسم هندسة البرمجيات (فرق الذكاء الاصطناعي).‏
• قسم الابتكار.‏
• قسم تحليل البيانات.‏
• فريق تطوير المنتجات القائمة على الذكاء الاصطناعي.‏
• الفرق المتخصصة في الرؤية الحاسوبية.‏
• الفرق المتخصصة في معالجة اللغات الطبيعية.‏
• وحدات المحاكاة.‏

أهداف الدورة التدريبية:‏

بنهاية هذه الدورة التدريبية، سيكون المتدرب قد أتقن المهارات التالية:‏

• فهم أهمية زيادة البيانات في تحسين أداء نماذج الذكاء الاصطناعي.‏
• التعرف على أنواع مختلفة من تقنيات زيادة البيانات للصور.‏
• تطبيق تحويلات هندسية ولونية لـزيادة مجموعات بيانات الصور.‏
• استخدام تقنيات زيادة البيانات للنصوص (مثل تبديل الكلمات والمرادفات).‏
• تطبيق الشبكات التوليدية التنافسية (‏GANs‏) لـتوليد بيانات اصطناعية.‏
• التعامل مع مشكلة نقص البيانات وعدم توازن الفئات.‏
• اختيار أفضل استراتيجية لـزيادة البيانات لمشكلة محددة.‏
• تنفيذ تقنيات زيادة البيانات باستخدام مكتبات ‏Python‏ شائعة.‏
• تقييم تأثير زيادة البيانات على أداء النموذج.‏
• بناء نماذج تعلم عميق أكثر قوة ومرونة.‏

منهجية الدورة التدريبية:‏

يعتمد ‏BIG BEN Training Center‏ في هذه الدورة على منهجية تدريبية تجمع بين الفهم النظري لـتقنيات زيادة البيانات ‏والتطبيق العملي المكثف، بهدف تمكين المشاركين من بناء نماذج ذكاء اصطناعي قوية حتى مع مجموعات البيانات المحدودة. ‏تشمل المنهجية محاضرات تفاعلية تستعرض المفاهيم الأساسية لزيادة البيانات، وتحديات نقص البيانات في التعلم العميق، ‏والأساليب التقليدية والمتقدمة لزيادة البيانات. تتبع هذه المحاضرات ورش عمل تطبيقية مكثفة حيث سيقوم المشاركون بـتطبيق ‏تقنيات زيادة البيانات على بيانات الصور والنصوص باستخدام أطر عمل مثل ‏TensorFlow‏ و ‏PyTorch، ومكتبات مثل ‏OpenCV‏ وNLTK‏. سيتم التركيز على دراسات حالة واقعية تبرز كيفية استخدام زيادة البيانات لحل مشكلات مثل تصنيف ‏الصور الطبية ببيانات قليلة، أو تحسين نماذج معالجة اللغات الطبيعية. تتضمن الدورة جلسات عمل جماعي لـتطوير استراتيجيات ‏زيادة بيانات مخصصة لمشاريع الذكاء الاصطناعي المختلفة. يتلقى المشاركون تغذية راجعة مفصلة ومنتظمة من المدربين ‏الخبراء لضمان تطوير مهاراتهم في تحسين جودة البيانات وأداء النماذج.‏

خريطة المحتوى التدريبي (محاور الدورة التدريبية):‏

الوحدة الأولى: مقدمة إلى زيادة البيانات وأهميتها.‏

• مشكلة نقص البيانات في التعلم العميق.‏
• لماذا نحتاج إلى زيادة البيانات؟
• مفاهيم أساسية: التحيز، التعميم الزائد، التعميم الناقص.‏
• أنواع البيانات: صور، نصوص، صوت.‏
• الهدف من زيادة البيانات: تحسين الأداء والمرونة.‏
• زيادة البيانات مقابل جمع المزيد من البيانات.‏
• أهمية جودة البيانات في بناء نماذج قوية.‏

الوحدة الثانية: زيادة البيانات للصور (التحويلات الهندسية واللونية).‏

• التحويلات الهندسية: التدوير، الانعكاس، القص، الترجمة.‏
• التحويلات اللونية: تغيير السطوع، التباين، التشبع، الضوضاء.‏
• تطبيق مجموعات من التحويلات لـتوليد بيانات متنوعة.‏
• تقنيات المزيج (‏Mix-up‏) وCut Mix‏.‏
• استخدام مكتبات ‏Python‏ لـزيادة البيانات المرئية (‏Augmentations, Imgaug‎‏).‏
• دراسة حالة: زيادة البيانات لتصنيف الصور الطبية.‏
• أفضل الممارسات في زيادة بيانات الصور.‏

الوحدة الثالثة: زيادة البيانات المتقدمة للصور (باستخدام ‏GANs‏).‏

• مقدمة سريعة إلى الشبكات التوليدية التنافسية (‏GANs‏).‏
• كيف يمكن للشبكات التوليدية التنافسية توليد بيانات اصطناعية.‏
• تطبيق ‏GANs‏ لـإنشاء صور واقعية لزيادة البيانات.‏
• تحديات تدريب ‏GANs‏ لـزيادة البيانات.‏
• أمثلة على معماريات ‏GANs‏ المستخدمة لزيادة البيانات (‏Cycle GAN‏).‏
• تقنيات توليد البيانات المشروطة (‏Conditional Data Generation‏).‏
• دمج البيانات الحقيقية والاصطناعية لـتحسين التدريب.‏

الوحدة الرابعة: زيادة البيانات للنصوص والبيانات الجدولية.‏

• تقنيات زيادة البيانات للنصوص:‏
• تبديل الكلمات (‏Word Swapping‏)، إضافة المرادفات.‏
• إعادة صياغة الجمل (‏Sentence Paraphrasing‏).‏
• زيادة البيانات السياقية (‏Contextual Augmentation‏).‏
• استخدام نماذج اللغة الكبيرة (‏Large Language Models‏) لـزيادة البيانات النصية.‏
• زيادة البيانات للبيانات الجدولية:‏
• التوليد الاصطناعي للبيانات الجدولية.‏
• التعامل مع البيانات العددية والفئوية.‏
• أمثلة على زيادة البيانات في تطبيقات معالجة اللغات الطبيعية.‏

الوحدة الخامسة: استراتيجيات زيادة البيانات وتقييمها.‏

• اختيار استراتيجية زيادة البيانات المناسبة.‏
• تأثير حجم مجموعة البيانات على اختيار التقنيات.‏
• التعامل مع عدم توازن الفئات باستخدام زيادة البيانات.‏
• تقييم تأثير زيادة البيانات على أداء النموذج.‏
• مقاييس الأداء (الدقة، الاستدعاء، ‏F1-Score‏).‏
• الزيادة التلقائية للبيانات (‏Auto Augment‏).‏
• الآفاق المستقبلية في زيادة البيانات والتعلم الاصطناعي.‏

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:

 مع القدرة المتزايدة لتقنيات زيادة البيانات على توليد مجموعات بيانات اصطناعية واقعية بشكل متزايد، إلى أي ‏مدى يمكننا الاعتماد على هذه البيانات في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الحساسة، وهل يمكن أن يقلل هذا الاعتماد من الحاجة ‏إلى جمع بيانات حقيقية مكلفة وعالية الجودة؟

ما الذي يميز هذه الدورة عن غيرها من الدورات؟

تتميز هذه الدورة بتقديمها نهجاً عملياً ومتقدماً في مجال زيادة البيانات (‏Data Augmentation‏)، مع التركيز على تمكين ‏المشاركين من بناء نماذج ذكاء اصطناعي قوية حتى في ظل قيود البيانات. ما يميزنا هو دمج التقنيات التقليدية لزيادة البيانات مع ‏الأساليب الحديثة القائمة على الذكاء الاصطناعي، مثل استخدام الشبكات التوليدية التنافسية (‏GANs‏) لـتوليد بيانات اصطناعية**. ‏نغطي مجموعة واسعة من أنواع البيانات (صور، نصوص، جداول)، مما يوفر فهماً شاملاً لـكيفية التعامل مع تحديات البيانات ‏المتنوعة. الدورة تركز على تزويد المشاركين بالمهارات اللازمة لـتحسين أداء نماذج التعلم العميق، والتغلب على مشكلة نقص ‏البيانات، وتحقيق تعميم أفضل للنماذج، مما يجعلها ضرورية لأي متخصص في الذكاء الاصطناعي يسعى للارتقاء بقدراته في ‏معالجة البيانات وبناء النماذج.‏