AI for Business & Productivityعربى
التعلم العميق
مقدمة في الذكاء الاصطناعي
Transform your understanding of AI with deep learning techniques.
What you'll learn
- Fundamentals of neural networks
- Techniques for training deep learning models
- Data preprocessing methods
- Evaluation metrics for model performance
- Practical applications in various domains
- Advanced topics in deep learning
About this book
يغطي الكتاب أساسيات التعلم العميق والذكاء الاصطناعي.
Who this book is for
- Aspiring data scientists
- AI enthusiasts
- Software developers
- Researchers in computer science
- Students in technology fields
Why read this book
- Clear explanations of complex concepts
- Practical examples and case studies
- Focus on real-world applications
- Comprehensive coverage of deep learning techniques
Table of contents
1الفصل الأول
- مقدمة التعلم العميق
- الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق
- ما هو الذكاء الاصطناعي؟
- أنواع الذكاء الاصطناعي:
- تطبيقات الذكاء الصناعي Application of AI:
- ما هو تعلم الآلة؟ what is machine learning
- كيف يعمل التعلم الآلي؟
- أنواع التعلم الآلي:
- الإشراف على التعلم:
- التعلم غير الخاضع للإشراف:
- التعلم المعزز Reinforcment Learning:
- عمليات التعلم الآلي:
- تطبيقات تعلم الآلة:
- ما هو التعلم العميق؟
- كيف يعمل التعلم العميق؟
- أنواع الشبكات العصبية العميقة Types of Deep NN:
- تطبيقات شبكات التعلم العميق types of Deep NN:
2الفصل الثاني
- بناء الشبكة العصبية
- النظرة الأولى على الشبكات العصبية:
- تمثيلات البيانات للشبكات العصبية:
- Scalars (موتر 0D):
- المتجهات (موتر 1D):
- المصفوفات (موتر 2D):
- موتر ثلاثي الأبعاد وموترات عالية الأبعاد:
- الصفات الرئيسية:
- لجعل هذا أكثر واقعية، دعنا نلقي نظرة على البيانات التي قمنا بمعالجتها في MNIST
- معالجة الموترات في Numpy:
- مفهوم دفعات البيانات:
- أمثلة من العالم الحقيقي لموترات البيانات:
- بيانات المتجه:
- بيانات التسلسل الزمني أو بيانات التسلسل:
- بيانات الصورة:
- بيانات الفيديو:
- تروس الشبكات العصبية: عمليات الموتر:
- العمليات المنطقية:
- البث:
- الضرب الغير اتجاهي في تنسوف Tensor Dot:
- إعادة تشكيل الموتر Tensor Reshaping:
- التفسير الهندسي لعمليات الموتر:
- تفسير هندسي للتعلم العميق:
- محرك الشبكات العصبية التحسين القائم على التدرج:
- ما هو المشتق؟
- تشريح الشبكة العصبية:
- الطبقات: اللبنات الأساسية للتعلم العميق:
- النماذج: شبكات الطبقات:
- وظائف الخسارة والمحسِّنون:
3الفصل الرابع
- مبادئ تعلم الآلة
- أربعة فروع للتعلم الآلي 4 branches of Machine Learning
- التعلم تحت الإشراف:
- تعليم غير مشرف عليه:
- التعلم تحت الإشراف الذاتي:
- التعلم المعزز :
- معجم التصنيف والانحدار:
- تقييم نماذج التعلم الآلي:
- مجموعات التدريب والتحقق والاختبار:
4الفصل الخامس
- التعلم العميق وتطبيقاته في الإبصار في الكمبيوتر
- تاريخ بداية الشبكات العصبية الترشيحية:
- الأربع عمليات أساسية في CONNET في الشكل(3) كالتالي:
- القناة (Channel):
- والآن سنبدأ في العمليات الأربع الأساسية:
- العمق Depth:
- الخطوة التمريرية Stride:
- التبطين الصفري Zero-padding:
- عملية التجميع pooling تقوم بتقليص حجم المدخلات المكانية بشكل مستمر، وبشكل مفصل فإنها تقوم بالتالي:
- عملية التدريب واستخدام الانتشار العكسيBackpropagation :
- تصور الشبكات العصبية الترشيحية (شبكات الالتفاف) CNN :
- بنيات أخرى لـ ConvNet:
- مقدمة في convents:
- إضافة وتجديد عناصر القاموس:
- حذف عنصر من القاموس:
- الدوال والإجراءات :
- مقارنة القواميس:
- الدالة Str:
- الدالة type:
- الدالة clear:
- الدالة copy:
- الدالة get:
- الدالة has_key:
- الدالة Items:
- الإجراء keys:
- الدالة update:
- الدالة values:
5الفصل السادس
- التعلم العميق واستخدامه مع النصوص والمتتابعات
- العمل مع البيانات النصية:
6الفصل السابع
- أفضل الممارسات في التعلم العميق
- تجاوز النموذج التسلسلي:
- عائلة من الشبكات (تم تطويرها بواسطة He et al. في Microsoft). 2 يتكون الاتصال المتبقي:
- تمرير المعاملات بالقيمة وبالمرجعية:
- تمرير المعاملات الأساسية default paramaters:
- المعاملات متغيرة الأطوال:
- دوال السطر الواحد lambada functions:
7الفصل الثامن
- التعلم العميق التوليدي
- توليد النص باستخدام LSTM:
- جملة from...import:
- جملة from ...import:
- البحث عن الوحدات:
- تصميم الوحدات module Design:
- الدالة dir():
8الفصل التاسع
- التعامل مع الملفات
- الطباعة على الشاشة:
- قراءة مدخلات لوحة المفاتيح reading keyboard input:
- فتح وغلق الملفات:
- فتح ملف open file:
- طريقة كتابة الأمر:
- صفات الملفات file attribute:
- القراءة والكتابة في الملفات:
- القراءة من ملف:
9الفصل العاشر
- جمل التحكم
- جملة if:
- جملة if elif:
- اختبار المتعدد للشروط:
- جملة الشرط:
- جمل التكرار:
- جملة for:
- جملة التكرار الشرطي while:
- الأمر enumerate:
- التحكم في حلقات التكرار:
- الأمر break:
10الفصل الحادي عشر
- التعامل مع أخطاء البرنامج
- التعامل مع الأخطاء Hanling Exception:
- رفع الأخطاء Raising Errors:
11الفصل الثالث عشر
- المثال الأول:
- كتابة التطبيق داخل بيئة اكليبس:
- زر الأمر Button:
- مربع النص Entry:
- أزرار الراديو Radio Buttons:
- زر الاختيار checkbutton:
- كائن القائمة menu widget:
- مربع الحواري للرسائل message:
- المكون منطقة النص text:
- مكون Canvas:
- شريط الانزلاق scrollbar:
- استخدام مكتبة pmw:
- مربع التعريف AboutDialogBox:
- مكون البالونة Ballon:
- مكون صندوق الأزرار Button Box:
- مربع منسدل Combobox:
- مكون ComboBoxDialog:
- مكون العداد :Counter
- مكون المربع الحواري Dialog:
12الفصل العشرون
- الاستجابة للأحداث
- التعامل مع الأحداث Handling events:
- التعامل مع أحدث الأزرار keyEvents:
- الحدث updateUI:
- إحداث التعامل مع الفار mouse events:
- تصميم الأحداث الخاصة custom events:
13الفصل الحادي والعشرون
- قواعد بيانات
- استيراد مكتبة MySql:
- تصميم قاعدة بيانات :
- تصميم جدول :
- إدخال سجل بيانات داخل الجدول:
- إدخال مجموعة سجلات:
- عرض بيانات من الجدول:
- اختيار السجل الأول:
- حذف سجل:
- حذف جدول:
- تصميم جدول بحقل فريد:
- حذف جدول:
- عرض وصف الجدول:
- إضافة خاصية primaryKey إلى حقل موجود:
- تغيير صفة حقل:
- لعرض الحقول مرتبة:
- عرض عدد محدد:
- البدء من حقل معين:
- الربط بين الجداول: