دورة معماريات التعلم العميق المتقدمة

تفترض الدورة أن المشاركين يفهمون كيفية تدريب شبكة عصبية بسيطة، فهي موجهة لعلماء البيانات ومهندسي تعلم الآلة والمتخصصين في الذكاء الاصطناعي والمطورين والباحثين الذين سبق لهم تدريب نماذج بسيطة ويريدون الانتقال إلى البنى العميقة. ويُنصح من هم جدد على الشبكات العصبية بالبدء بدورة الشبكات العصبية التي تبني هذه الأساسيات أولًا. ثم يراجع اليوم الأول ما الذي يجعل الشبكة عميقة قبل الانتقال إلى أيام البنى المعمارية.

يشرح اليوم الأول ما الذي يجعل الشبكة عميقة، بما في ذلك التطبيع والوصلات المتبقية وخوارزميات التحسين الحديثة. ويُخصَّص اليوم الثاني للشبكات العصبية الالتفافية (CNN) وتصنيف الصور واكتشاف الأجسام وتجزئة الصور، والثالث للشبكات المتكررة (RNN) وخلايا LSTM وGRU للنصوص والسلاسل الزمنية وبيانات أجهزة الاستشعار. ويتناول اليوم الرابع التضمينات وآلية الانتباه والمحوّلات والنماذج المدرّبة مسبقاً والتأسيسية، فيما يعرض الخامس المرمِّزات التلقائية وشبكات GAN ونماذج الانتشار والنماذج اللغوية الكبيرة على المستوى المفاهيمي.

صُممت الدورتان لتُؤخذا بالتتابع. فدورة الشبكات العصبية تشرح كيف تتعلم الشبكات، بدءًا بالخلايا العصبية ودوال التنشيط، مرورًا بدوال الخسارة والانحدار التدريجي والانتشار العكسي والتنظيم، وانتهاءً ببناء شبكة وتدريبها من البداية إلى النهاية. أما هذه الدورة فتبدأ من حيث تنتهي تلك، إذ تفترض هذه الأساسيات وتركز على البنى العميقة: الشبكات الالتفافية والمتكررة وLSTM، والانتباه والمحوّلات، والتعلم بالنقل، والنماذج التوليدية، ونشر النماذج. ولذلك يُنصح المبتدئون في الشبكات العصبية بالبدء بدورة الشبكات العصبية.

يجمع كل يوم بين الشرح والتطبيق. ففي اليوم الأول يطابق المشاركون مشكلات الأعمال مع مناهج التعلم العميق المناسبة، وفي الثاني يدربون شبكة CNN على مهمة تصنيف صور، وفي الثالث يتنبؤون بسلسلة زمنية باستخدام شبكة LSTM، وفي الرابع يجرون الضبط الدقيق لنموذج مدرّب مسبقاً على مهمة نصية أو بصرية. وتطلب ورشة العمل الختامية منهم اختيار بنية تعلم عميق لحالة أعمال حقيقية وتبرير اختيارها والتخطيط لنشرها.

يقارن اليوم الخامس بين البنى في ضوء الموازنة بين البيانات والدقة والتكلفة وزمن الاستجابة، ليتمكن المشاركون من تبرير ملاءمة الشبكة الالتفافية أو النموذج التسلسلي أو المحوّلات أو النموذج المدرّب مسبقاً لمشكلة أعمال وميزانية بعينها. ثم يتناول نشر النماذج العميقة من حيث التجهيز والتشغيل في بيئة الإنتاج والمراقبة ورصد انحراف النموذج، إلى جانب مخاطر التحيز ومحدودية القابلية للتفسير وحماية البيانات. ويخرج المشاركون قادرين على إعداد خطة نشر واقتراح ضوابط مناسبة لهذه المخاطر.

تكتسب الدورة أهمية خاصة للجهات الحكومية والبنوك وشركات النفط والغاز والطاقة والمؤسسات الصناعية والصحية وشركات الاتصالات والخدمات اللوجستية والشركات الاستشارية التي تتعامل مع الصور والمستندات والنصوص الحرة والكلام وبيانات أجهزة الاستشعار. ومن أمثلتها الفحص البصري ومعالجة المستندات والتنبؤ وخدمة العملاء. كما يستفيد منها القادة التقنيون ومالكو منتجات الذكاء الاصطناعي ومديرو الابتكار وتقنية المعلومات المعنيون بالمفاضلة بين مناهج التعلم العميق أو الإشراف على نشرها.