• بحث...

الفئات: العلوم والتكنولوجيا

البرمجيات
الهدف 8: العمل اللائق ونمو الاقتصاد
الهدف 9: الصناعة والابتكار والهياكل الأساسية

من هندسة البيانات إلى الذكاء الاصطناعي

بواسطة
شريف جمال
الدروس المجانية
مدة الدورة: 3 ساعة 16 دقيقة / 27 درس

مستوى: عام

اللغة: العربية

ماذا ستتعلم

  • بنهاية هذا المستوى، ستكون قادرًا على: فهم الفروق بين نماذج التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، وتحديد أساسيات تصنيف Naive Bayes كمثال على تقنيات التصنيف الاحتمالية.

  • التعرف على الطرق المختلفة لتقييم نماذج تعلم الآلة، وتوضيح فائدة طرق التنبؤ بالسلاسل الزمنية المختلفة بما في ذلك ARIMA و FBProphet.

  • توضيح كيفية استخدام تقنيات التجميع بما في ذلك K-means والتكتل الهرمي، وتنفيذ مشروع باستخدام Python يلخص المراحل المختلفة لعلم البيانات كما هو مطبق على مشكلة معينة.

هذه الدورة تتضمن

  • 3 ساعة 16 دقيقة/27 درس
  • آخر تحديث: 27/10/2022
  • شهادة إتمام الدورة

محتوى الدورة

دروس مجانية

1.

مقدمة عن تعلم الآلة 1

10 دقيقة
2.

مقدمة عن تعلم الآلة 2

6 دقيقة
3.

أنواع خوارزميات تعلم الآلة

7 دقيقة

عن الدورة

يوفر هذا المستوى مقدمة فى مجال تعلم الآلة باعتباره أحد المجالات المهمة للذكاء الاصطناعي التي يستخدمها علماء البيانات. يشرح المستوى أمثلة على تقنيات التعلم الخاضعة للإشراف بما في ذلك التصنيف والانحدار وتنبؤ السلاسل الزمنية. بالإضافة إلى ذلك، فإنه يعطي أمثلة على تقنيات التجميع غير الخاضعة للاشراف مع توضيح استخداماتها.

متطلبات الدورة

التخرج في أي جامعة (كلية الهندسة غير أساسية)

الخبرة السابقة في البرمجة لأي لغة تعد إضافة كبيرة

الدراية بالجبر الخطي إضافة كبيرة

عن الخبير

كورسات مشابهة

من هندسة البيانات إلى الذكاء الاصطناعي

بواسطة
شريف جمال
الدروس المجانية
مدة الدورة: 3 ساعة 16 دقيقة / 27 درس
مستوى: عام
اللغة: العربية
شارك الدورة