إي هاب
مخطط شهادة مهارات البناء الرسمية (CSCS)
معرف الدورة: 2501050108809ESH
تواريخ الدورة: 05/01/25 مدة الدورة: يوم/أيام دراسية واحد مكان الدورة: لندن، المملكة المتحدة
فئة الدورة: برامج فريدة
الفئات الفرعية للمقرر:
التعليم والتطوير المهني الصحة والسلامة والرفاهية القيادة والإدارة الاستدامة والممارسات البيئية سلامة البناء الاستدامة البيئية الصحة والرفاهية القيادة والتواصل ضمان الجودة إدارة المخاطر تطوير المهارات الفنية
معلومات الدورة
مقدمة
تم تصميم هيكل دورتنا لتكون دورة مكثفة ليوم واحد، حيث ستتعلم مواد الصحة والسلامة في مجال الإنشاءات اللازمة لاجتيازها. بعد إكمال الدورة، ستخضع لاختبار إلكتروني يعتمد على ما تعلمته خلال اليوم.
أهداف
بعد اجتياز نتائج الاختبار، سيتم تأكيد بطاقة CSCS الخاصة بك. بعد ذلك، ستتلقى تأكيدًا بنتائج الاختبار وبطاقة CSCS الخاصة بك. ستصل بطاقة CSCS الأصلية مع شهادتك خلال 10 أيام عمل.
من ينبغي أن يحضر؟
أي شخص يرغب بالعمل في مواقع البناء أي شخص يرغب في البدء في التقدم بطلب للحصول على وظيفة في مجال البناء أي شخص يرغب في دخول أي موقع بناء في جميع أنحاء المملكة المتحدة (إلزامي)
طريقة التدريب
• التقييم المسبق • التعليم الجماعي المباشر • استخدام أمثلة واقعية ودراسات حالة وتمارين • المشاركة والمناقشة التفاعلية • عرض تقديمي باستخدام برنامج باور بوينت وشاشة LCD ولوحة التقليب • الأنشطة الجماعية والاختبارات • التقييم اللاحق
دعم البرنامج
يدعم هذا البرنامج ما يلي: * المناقشات التفاعلية * لعب الأدوار * دراسات الحالة وتسليط الضوء على التقنيات المتاحة للمشاركين.
الأجندة اليومية
صباحًا أجندة: * 9:00-9:30 (تقييم أولي، واستكمال السجل والحضور) * 9:30-11:30 (جلسة تقنية) * 11:30-11:45 (استراحة القهوة) * 11:45-12:45 (جلسة تقنية) * 12:45-1:00 (استراحة المراجعة) * 1:00-2:00 (اختبار CSCS) مساءً أجندة: * 14:30-15:00 (تقييم أولي، واستكمال السجل والحضور) * 15:00-18:30 (جلسة تقنية) * 18:30-18:45 (استراحة القهوة) * 18:45-19:45 (جلسة تقنية) * 19:45-20:00 (استراحة المراجعة) * 20:00-21:00 (CSCS اختبار)
Course Outlines
Week 1
Day 1:
Foundations of Neural Networks
Introduction to Artificial Intelligence and Machine Learning
Anatomy of a Neural Network: Layers, Nodes, and Weights
Understanding Activation Functions and Loss Functions
Hands-On Exercise: Building a Simple Perceptron Model
Day 2:
Deep Learning Architectures
Overview of Feedforward Neural Networks (FNNs)
Convolutional Neural Networks (CNNs): Theory and Applications
Recurrent Neural Networks (RNNs) and Long Short-Term Memory (LSTM) Models
Case Study: Image Recognition Using CNNs
Day 3:
Advanced Techniques and Tools
Transfer Learning: Leveraging Pre-Trained Models
Hyperparameter Tuning and Optimization Strategies
Introduction to Generative Adversarial Networks (GANs)
Practical Session: Fine-Tuning a GAN for Image Generation
Day 4:
Evaluation and Deployment
Metrics for Assessing Model Performance
Cross-Validation and Overfitting Prevention Techniques
Deploying Deep Learning Models in Production Environments
Workshop: End-to-End Project Development
Day 5:
Ethics and Future Trends
Ethical Considerations in AI: Bias, Fairness, and Transparency
Interpretable AI and Explainable Models
Emerging Trends in Neural Networks and Deep Learning
Panel Discussion: Real-World Challenges and Opportunities
Foundations of Neural Networks
Introduction to Artificial Intelligence and Machine Learning
Anatomy of a Neural Network: Layers, Nodes, and Weights
Understanding Activation Functions and Loss Functions
Hands-On Exercise: Building a Simple Perceptron Model
Day 2:
Deep Learning Architectures
Overview of Feedforward Neural Networks (FNNs)
Convolutional Neural Networks (CNNs): Theory and Applications
Recurrent Neural Networks (RNNs) and Long Short-Term Memory (LSTM) Models
Case Study: Image Recognition Using CNNs
Day 3:
Advanced Techniques and Tools
Transfer Learning: Leveraging Pre-Trained Models
Hyperparameter Tuning and Optimization Strategies
Introduction to Generative Adversarial Networks (GANs)
Practical Session: Fine-Tuning a GAN for Image Generation
Day 4:
Evaluation and Deployment
Metrics for Assessing Model Performance
Cross-Validation and Overfitting Prevention Techniques
Deploying Deep Learning Models in Production Environments
Workshop: End-to-End Project Development
Day 5:
Ethics and Future Trends
Ethical Considerations in AI: Bias, Fairness, and Transparency
Interpretable AI and Explainable Models
Emerging Trends in Neural Networks and Deep Learning
Panel Discussion: Real-World Challenges and Opportunities
الأسبوع 02
الأسبوع 02
الأسبوع 03
الأسبوع 03
الأسبوع 04
الأسبوع 04
الأسبوع 05
الأسبوع 05
الأسبوع 06
الأسبوع 06
الأسبوع 07
الأسبوع 07
الأسبوع 08
الأسبوع 08
الأسبوع 09
الأسبوع 09
