Deep Learning: Convolutional Neural Networks

كورس لتعليم اساسيات التعلم العميق والشبكات العصبية الالتفافية للمبتدئين وحتى المستوى المتقدمسواء كنت طالباً فى علوم الحاسب او طالباً  فى الهندسة أو مبرمجاً وتعشق مجال الذكاء الاصطناعى , فإن هذا الكورس سيساعدك علي فهم أساسيات التعلم الشبكات العصبيه الالتفافية و الوصول إلى مستوى محترف وسوف يركز هذا الكورس على الجوانب النظرية وراء الخوارزميات والنماذج المنتشره هذه الايام للتعلم العميقThis course is focus on the theoretical aspects of the recent convolutional neural network based methods.Section 1: Introduction to Convolutional Neural Network (CNNs)Lecture 1: Introduction to Deep Learning Lecture 2: Image Net Challenge Lecture 3: Drawbacks of Previous Neural Networks Lecture 4: CNNs Motivation & History Section 2: Convolutional Neural Network Properties Lecture 5: Local Connectivity Lecture 6: Parameter Sharing Lecture 7: Pooling & Subsampling Section 3: Convolution Operation Lecture 8: Definition of Convolution Lecture 9: Image Convolution Example Lecture 10: Other Filters Section 4: Convolutional Neural Network Layers Lecture 11: Convolutional Layer Lecture 12: Strided Convolution Lecture 13: Strided Convolution with Padding Lecture 14: Convolution over Volume Lecture 15: Activation Function (ReLU)Lecture 16: Pooling Layer Lecture 17: Convolutional Network Lecture 18: Batch Normalization Layer Section 5: Convolutional Neural Network Architectures Lecture 19: Introduction to CNNs Architectures Lecture 20: Le Net-5Lecture 21: Alex Net & ZF Net Lecture 22: VGG Net Lecture 23: Google Net (Inception Networ