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)

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

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