التعلم الآلي والتعلم العميق العملي باستخدام Python

يعد التعلم الآلي والتعلم العميق مهارات أساسية لأي شخص يرغب في تحليل البيانات المعقدة وبناء أنظمة ذكية قادرة على التنبؤ بالنتائج أو تصنيف المعلومات. توفر هذه الدورة أساساً مفاهيمياً واضحاً في كل من تقنيات التعلم الآلي التقليدية والتعلم العميق الحديثة. ستنتقل من فهم النماذج الإحصائية الأساسية إلى تنفيذ شبكات عصبية قوية، مما يجهزك لمعالجة تحديات علوم البيانات في العالم الحقيقي. ما ستتعلمه: * فهم المبادئ الأساسية للتعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف وحالات الاستخدام المناسبة لها. * تطبيق خوارزميات التعلم الآلي الأساسية مثل الانحدار والتصنيف والتجميع باستخدام مكتبة scikit-learn. * بناء وتحسين الشبكات العصبية العميقة للتعرف على الأنماط المعقدة باستخدام TensorFlow. * ممارسة تقنيات إعداد البيانات الأساسية الهندسة الميزات المطلوبة للتدريب الفعال للنموذج. * تكوين إدارة البيئة الأساسية وممارسات إصدار النماذج، وإدخال مفاهيم MLOps الأساسية. * تحليل كيف يمكن لمخرجات النموذج أن توجّه عملية صنع القرار، بما في ذلك المبادئ الأساسية لقابلية تفسير النموذج. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية وتقنيات إعداد البيانات قبل الانتقال إلى تنفيذ نماذج التعلم الآلي التقليدية. ثم نتحول بالتركيز إلى هندسة وتدريب الشبكات العصبية العميقة، ونختتم بسیناریوهات التطبيق العملي. تم تصميم هذه الدورة خصيصاً للمبتدئين تماماً المهتمين بعلوم البيانات أو البرمجة أو الذكاء الاصطناعي. لا يتطلب الأمر أي خبرة سابقة في التعلم الآلي أو الرياضيات المتقدمة. ابدأ في بناء خبرتك في النمذجة التنبؤية اليوم.