التعلم العميق هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي الذي يركز على نماذج الشبكات العصبية العميقة لتعليم الآلة كيفية التعلم من البيانات الكبيرة والمعقدة. إذا كنت ترغب في تعلم هذا المجال، في هذه المقاله نشرح خارطة الطريق لتعلم الأساسيات و المواضيع العلمية في هذا المسار.
المرحلة الأولى: المفاهيم الأساسية
الرياضيات
الجبر الخطي: تعلم الأسس مثل المتجهات، المصفوفات، التحديدات، والتحويلات الخطية.
حساب التفاضل والتكامل: التركيز على التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات وتطبيقاته في تحسين الشبكات العصبية.
الاحتمالات والإحصاء: تعلم الأساسيات مثل التوزيعات، التوقعات، والانحدار الإحصائي.
مصادر مقترحة:
– كورس Linear Algebra من Khan Academy.
– كورس Calculus من MIT OpenCourseWare.
– كتاب Probability and Statistics for Engineers and Scientists.
البرمجة
بايثون Python: هي اللغة الأكثر شيوعًا في مجال التعلم العميق.
المكتبات الأساسية: تعلم استخدام NumPy، Pandas، Matplotlib، وScikit-learn.
كورسات مقترحة:
كورس Python for Data Science من Coursera.
كتاب Python Data Science Handbook.
المرحلة الثانية: أساسيات تعلم الآلة Machine Learning
مفاهيم أساسية في تعلم الآلة
الانحدار Regression: الخطية وغير الخطية.
التصنيف Classification: طرق تصنيف البيانات.
التجميع Clustering: مثل K-Means وHierarchical Clustering.
مصادر مقترحة:
– كورس Machine Learning من Andrew Ng على Coursera.
– كتاب Pattern Recognition and Machine Learning.
مكتبات تعلم الآلة
Scikit-learn: تعلم كيفية استخدام هذه المكتبة لإنشاء نماذج بسيطة.
التطبيق العملي: بناء مشاريع بسيطة مثل توقع أسعار المنازل أو تصنيف الصور.
المرحلة الثالثة: أساسيات التعلم العميق Deep Learning
مقدمة في التعلم العميق
–الشبكات العصبية Neural Networks: فهم الخلايا العصبية الاصطناعية، التفعيل Activation Functions، الانتشار الأمامي والخلفي.
التعلم العميق: الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق.
مصادر مقترحة:
– كورس Deep Learning Specialization من Andrew Ng على Coursera.
– كتاب Deep Learning من تأليف Ian Goodfellow.
مكتبات التعلم العميق
TensorFlow وPyTorch: تعلم كيفية بناء الشبكات العصبية باستخدام هذه المكتبات.
Keras: لبناء نماذج التعلم العميق بسهولة.
مصادر مقترحة:
– كورس TensorFlow in Practice على Coursera.
– كورس Deep Learning with PyTorch من Udacity.
المرحلة الرابعة: التخصصات والتطبيقات
الشبكات العصبية الالتفافية Convolutional Neural Networks CNNs
التطبيقات: الرؤية الحاسوبية، تصنيف الصور، التعرف على الوجه.
المفاهيم الأساسية: الالتفاف، التجميع، الشبكات الملتفة.
مصادر مقترحة:
– كورس Convolutional Neural Networks من Deep Learning Specialization.
مشروع: بناء نموذج للتعرف على الصور باستخدام CNN.
الشبكات العصبية التكراريةRecurrent Neural Networks RNNs
مثال: معالجة اللغات الطبيعية، الترجمة الآلية، التنبؤ بالسلاسل الزمنية.
المفاهيم الأساسية: الذاكرة الطويلة والقصيرة الأجل LSTM، وحدات GRU.
مصادر مقترحة:
– كورسSequence Models من Deep Learning Specialization.
مثال: بناء نموذج لتحليل النصوص باستخدام RNN.
التعلم المعزز Reinforcement Learning
مثال الألعاب، الروبوتات، التداول الآلي.
المفاهيم الأساسية: التعلم من المكافأة و الخسارة ، Q-Learning، سياسة التعليم.
مصادر مقترحة:
– كورس Deep Reinforcement Learning Nanodegree منUdacity.
– كتاب Reinforcement Learning: An Introduction من تأليف Richard S. Sutton.
المرحلة الخامسة: التوسع والتعمق
النماذج التوليدية Generative Models
– GANs Generative Adversarial Networks: فهم كيفية عمل هذه الشبكات في توليد الصور والنصوص.
– VAEs Variational Autoencoders: فهم استخدامها في ضغط البيانات وإنشاء بيانات جديدة.
مثال: تطوير نظام توليد صور جديد باستخدام GANs.
التعلم العميق التطبيقي
– التطبيقات الصناعية: معالجة الصور، النصوص، الصوت.
المشاركة في مشاريع مفتوحة المصدر Kaggle.
المرحلة السادسة: التنفيذ والتطبيق
مشاريع حقيقية
بناء مشاريع: تطبيق كل ما تعلمته مثل تطبيقات الجوال التي تعتمد على التعلم العميق، أو بناء نموذج ذكاء اصطناعي للألعاب.
– المشاريع: شارك المشاريع عبر GitHub أو المدونات التقنية.
التدريب العملي
التدريب: البحث عن فرص تدريب عملي في شركات تقنية أو مراكز بحثية لتطبيق مهاراتك في مشاريع على ارض الواقع.
المشاركة في المسابقات: شارك في مسابقات مثل Kaggle لتحسين مهاراتك واكتساب المزيد من الخبرة.
