التعلم الآلي وأسس الذكاء الاصطناعي مع بايثون

إن التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي يعيدان تشكيل العالم، ولكن المنطق الكامن وراءهما يظل لغزا بالنسبة لأولئك الذين يبدأون. وتوفر هذه الدورة مساراً واضحاً قائماً على النص لفهم كيفية معالجة الخوارزميات للمعلومات وإجراء التنبؤات من البيانات. سوف تنتقل من مستوى المبتدئ إلى مستوى الممارس القادر على إعداد البيانات، واختيار النماذج، وتقييم النتائج. ومن خلال التركيز على الهياكل الأساسية مثل أشجار القرار، فسوف تكتسب فهماً عميقاً لكيفية تعلم الآلات من الأنماط لحل مشاكل العالم الحقيقي. ماذا ستتعلم: - فهم المصطلحات والمفاهيم الأساسية التي تحدد مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. - معالجة البيانات الرئيسية وتنظيفها باستخدام مكتبات بايثون الحديثة والرموز المحددة النوع. - تنفيذ شجرات القرارات لمعرفة كيفية قيام الخوارزميات القائمة على المنطق باختيارات آلية. - ممارسة تقنيات تقييم النماذج لضمان دقة التنبؤات وموثوقيتها. - تطبيق أفضل الممارسات الحديثة لتنظيم مشاريع علوم البيانات وإدارة البيئات. - استكشاف العلاقة بين التعلم الآلي التقليدي ونماذج الذكاء الاصطناعي المولدة الحديثة. تبدأ الدورة بتعريفات أساسية وتاريخ الذكاء الاصطناعي قبل الانتقال إلى تمارين كتابية عملية حيث تطبق شفرة بايثون على مجموعات بيانات منظمة. وسوف تقرأ من خلال شروحات مفصلة للمنطق الخوارزمي وتمارس تنفيذ هذه المفاهيم من خلال مقتطفات من الشفرة. هذه الدورة مصممة للمبتدئين الذين لديهم فهم أساسي للغة بايثون والذين يرغبون في دخول مجال علم البيانات، ولا تحتاج إلى خبرة سابقة في الإحصاءات أو الرياضيات المتقدمة. ابدأ ببناء أساسك في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي اليوم.