دورة تخصصية عبر الإنترنت في TensorFlow: البيانات والنشر

بناء نموذج ذكاء اصطناعي هو نصف المعركة فقط؛ إيصاله إلى أيدي المستخدمين الحقيقيين هو حيث يحدث التأثير الحقيقي. يعلمك تخصص "TensorFlow: البيانات والنشر" من DeepLearning.AI كيفية نشر نماذج تعلم الآلة عبر المتصفحات وتطبيقات الهاتف المحمول والأجهزة الطرفية. ستتعلم أيضاً إتقان خطوط أنابيب البيانات (Data Pipelines)، مما يضمن تدريب نماذجك بكفاءة وأمان.

ماذا ستتعلم؟

• تدريب وتشغيل النماذج مباشرة في المتصفح باستخدام TensorFlow.js.

• إعداد ونشر نماذج تعلم الآلة على الأجهزة التي تعمل بالبطارية (Android و iOS) باستخدام TensorFlow Lite.

• الوصول إلى بيانات التدريب وتنظيمها ومعالجتها بكفاءة باستخدام خدمات بيانات TensorFlow (TFDS) وواجهات برمجة تطبيقات ETL.

• استخدام TensorFlow Serving لإجراء الاستدلال عبر الويب واستكشاف TensorFlow Hub للتعلم بالنقل.

• فهم التعلم الموحد (Federated Learning) لإعادة تدريب النماذج المنشورة مع الحفاظ الصارم على خصوصية بيانات المستخدمين.

تفاصيل الدورة:

• المدة: شهر واحد تقريبًا (10 ساعات أسبوعيًا)

• المستوى: متوسط

• اللغة: الإنجليزية (ترجمة متوفرة بـ 23 لغة)

• الشهادة: شهادة مهنية معتمدة من DeepLearning.AI

• نوع الدورة: عبر الإنترنت 100%

مميزات الدورة:

• سلسلة من 4 دورات تشمل النماذج القائمة على المتصفح، والنماذج القائمة على الأجهزة، وخطوط أنابيب البيانات، وسيناريوهات النشر المتقدمة.

• تحت إشراف لورنس موروني، المسؤول الأول عن دعم الذكاء الاصطناعي في Google.

• مشاريع برمجة عملية باستخدام JavaScript و Swift و Python.

الفئة المستهدفة:

• مطورو البرمجيات وممارسو الذكاء الاصطناعي الذين يتطلعون إلى نقل نماذج تعلم الآلة إلى بيئات الإنتاج.

• مطورو الويب وتطبيقات الجوال (Android/iOS) الراغبون في دمج الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتهم.

• المتعلمون الذين أكملوا بالفعل التدريب الأساسي في TensorFlow ويرغبون في تعلم مهارات النشر (MLOps).

لماذا تختار هذه الدورة؟

• تسد الفجوة الحرجة بين الإنشاء النظري للنماذج ونشر التطبيقات العملي في العالم الحقيقي.

• تركز على التقنيات المتطورة مثل "التعلم الموحد" الضروري لخصوصية البيانات الحديثة.

• توفر نظرة عامة شاملة على نظام TensorFlow البيئي بأكمله (TF.js، TF Lite، TF Serving، TensorBoard).

كيفية التسجيل:

• قم بزيارة رابط التخصص الرسمي على Coursera.

• انقر على "Enroll for Free" لبدء تجربتك لمدة 7 أيام أو الاشتراك.

• أكمل الدورات الأربع والمشاريع المرتبطة بها للحصول على اعتمادك المهني.

الأسئلة الشائعة:

سؤال: هل أحتاج إلى معرفة بتطوير الويب أو الجوال قبل أخذ هذا التخصص؟
الجواب: المعرفة الأساسية بـ Python و TensorFlow مطلوبة. الإلمام بـ JavaScript (للويب) و Swift/Kotlin (للجوال) مفيد جداً، ولكن سيتم إرشادك خلال أكواد النشر المحددة.
سؤال: ما الفرق بين هذا التخصص وتخصص "التقنيات المتقدمة"؟
الجواب: يركز تخصص "التقنيات المتقدمة" على بنية النماذج المعقدة والتدريب المخصص، بينما يركز هذا التخصص حصرياً على كيفية إعداد البيانات ونشر تلك النماذج في العالم الحقيقي.

أخرج نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك من المختبر إلى العالم الحقيقي. سجل في تخصص TensorFlow: البيانات والنشر اليوم!