حصة 5 الفيديو 7 Confusion Matrix Part 1

🎓 الدورة الأكثر شمولاً للتعلم العميق باستخدام MATLAB باللغة العربية!

هذه القائمة تحتوي على أجزاء تدريبية شاملة تأخذك من المبتدئ إلى المحترف في عالم التعلم العميق باستخدام MATLAB، مع تطبيقات عملية ومشاريع حقيقية.

🎯 ماذا ستتعلم من هذه الدورة؟
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
• إتقان أساسيات التعلم العميق من الصفر
• بناء وتدريب شبكات عصبية احترافية
• فهم عميق للـ CNN وآلية عملها
• تطبيق Transfer Learning بفعالية
• استخدام نماذج جاهزة: AlexNet, GoogleNet, SqueezeNet
• تقنيات Data Augmentation المتقدمة
• تحليل وتقييم أداء النماذج
• قراءة وتفكيك الأكواد البرمجية
• حل المشاكل الشائعة في التعلم العميق
• بناء مشاريع احترافية كاملة

💻 التقنيات والنماذج المغطاة:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🤖 Neural Networks Architectures:
• Convolutional Neural Networks (CNN)
• Bidirectional LSTM-CNN (BDLSTM-CNN)
• Recurrent Neural Networks (RNN)

🏗️ Pre-trained Models:
• AlexNet
• GoogleNet (Inception)
• SqueezeNet
• Transfer Learning Techniques

⚙️ Optimization Algorithms:
• ADAM (Adaptive Moment Estimation)
• SGDM (Stochastic Gradient Descent with Momentum)
• Learning Rate Scheduling
• Hyperparameter Tuning

📈 Evaluation Metrics:
• Confusion Matrix
• Accuracy, Precision, Recall
• Sensitivity & Specificity
• F1-Score
• ROC Curves

🛠️ Techniques Covered:
• Data Augmentation
• Transfer Learning
• Fine-tuning
• Regularization
• Dropout
• Batch Normalization

👥 هذه الدورة مصممة خصيصاً لـ:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
✓ طلاب الهندسة (جميع التخصصات)
✓ طلاب علوم الحاسب والذكاء الاصطناعي
✓ الباحثين في مجال التعلم العميق
✓ مهندسي البرمجيات
✓ المهتمين بـ Computer Vision
✓ طلاب الماجستير والدكتوراه
✓ المحترفين الذين يريدون التطور

💡 المتطلبات الأساسية:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
• معرفة أساسية بالبرمجة (مفضل وليس إلزامي)
• تثبيت MATLAB (R2018b أو أحدث)
• Deep Learning Toolbox
• Computer Vision Toolbox (اختياري)
• Image Processing Toolbox (اختياري)

🌟 مميزات فريدة للدورة:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
✅ تركيز خاص على MATLAB
✅ شرح باللغة العربية بوضوح تام
✅ أكواد كاملة وجاهزة للتشغيل
✅ تطبيقات على بيانات حقيقية
✅ تحليل الأخطاء وطرق إصلاحها
✅ من المبتدئ للمحترف تدريجياً
✅ مشاريع عملية قابلة للتطبيق مباشرة
✅ تفكيك أكواد من مقالات علمية

📖 المشاريع العملية:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🔬 مشروع 1: تصنيف الأرقام المكتوبة (MNIST)
🔬 مشروع 2: تصنيف الصور الطبية
🔬 مشروع 3: تطبيق GoogleNet للتصنيف
🔬 مشروع 4: مقارنة AlexNet vs SqueezeNet
🔬 مشروع 5: ADAM vs SGDM Optimization
🔬 مشروع 6: تطبيق BDLSTM-CNN
🔬 مشروع 7: تفكيك وفهم كود من مقال علمي

🎓 الفوائد الإضافية:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
• تعلم قراءة وفهم الأوراق العلمية
• القدرة على تطبيق الأكواد من المقالات
• فهم عميق لآلية عمل Deep Learning
• مهارات عملية مطلوبة في سوق العمل

📱 للحصول على الدورة الكاملة:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
تواصل معنا عبر صفحتنا الرسمية:
👉   / .  .

📩 احصل على:
• الوصول الكامل لجميع الفيديوهات
• الأكواد البرمجية الكاملة
• Datasets المستخدمة
• تسجيلات الجلسات المباشرة
• مشاريع إضافية متقدمة

💡 نصائح للاستفادة القصوى:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
1️⃣ تأكد من تثبيت MATLAB قبل البدء
2️⃣ اتبع الترتيب
3️⃣ طبق الكود بنفسك أثناء المشاهدة
4️⃣ جرب تعديل المعاملات (Parameters)
5️⃣ استخدم datasets مختلفة للتجربة
6️⃣ دون الملاحظات والأفكار المهمة
7️⃣ شارك في المجتمع واطرح الأسئلة

🎯 النتائج المتوقعة:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
بعد إتمام هذه الدورة، ستكون قادراً على:
✅ بناء نماذج Deep Learning احترافية
✅ تطبيق Transfer Learning بكفاءة
✅ تصنيف الصور بدقة عالية
✅ تحليل وتقييم النماذج
✅ قراءة الأوراق العلمية وتطبيق الأكواد
✅ حل مشاكل حقيقية باستخدام AI

#التعلم_العميق #MATLAB #DeepLearning #MachineLearning #CNN #NeuralNetworks #الشبكات_العصبية #ComputerVision #ImageClassification #AI #ArtificialIntelligence #AlexNet #GoogleNet #SqueezeNet #DataScience #Programming #الذكاء_الاصطناعي #تعلم_آلي #برمجة #هندسة

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📌 ملاحظة: هذه قائمة التشغيل تحتوي على عينات من الدورة الشاملة. للحصول على المحتوى الكامل مع جميع الأكواد، المشاريع المتقدمة، والدعم المستمر، يرجى التواصل معنا.

🚀 ابدأ الآن وأتقن التعلم العميق باستخدام MATLAB!