دورة مبادئ التعلم العميق تقدم أساسًا متينًا لفهم المفاهيم والتقنيات التي يقوم عليها هذا المجال المتطور من الذكاء الاصطناعي. يبدأ كورس مبادئ التعلم العميق بشرح العلاقة بين التعلم العميق والتعلم الآلي، والتعريف بالشبكات العصبية الاصطناعية ومكوناتها مثل الطبقات، الخلايا العصبية، ودوال التنشيط. يتعلم المتدرب آلية عمل خوارزمية الانتشار العكسي وكيفية تدريب النماذج باستخدام خوارزميات تحسين مثل Gradient Descent. كما تغطي الدورة استراتيجيات تحسين الأداء وتقليل الأخطاء، والتعامل مع مشاكل مثل فرط التكيف باستخدام تقنيات كـ Dropout وRegularization. يتم التطرق إلى أشهر أنواع الشبكات مثل CNN لمعالجة الصور وRNN وLSTM لمعالجة البيانات التسلسلية، إضافة إلى التعلم بالنقل (Transfer Learning) لتسريع بناء النماذج. تعتمد الدورة على تطبيقات عملية باستخدام أطر عمل مثل TensorFlow وPyTorch، مع أمثلة ومشاريع تساعد المتعلم على الانتقال من الفهم النظري إلى التطبيق العملي,الدورة مجانية وبشهادة معتمدة. Mustafa S Aljumaily Principles of deep learning