هل أنت مهتم بمجال التعلم الآلي؟ ثم وهذا بالطبع هو لك!

تم تصميم هذه الدورة من قبل عالم بيانات وخبير في التعلم الآلي حتى نتمكن من مشاركة معرفتنا ومساعدتك على تعلم النظريات المعقدة والخوارزميات ومكتبات الترميز بطريقة بسيطة.

أكثر من مليون طالب حول العالم يثقون بهذه الدورة.

سنرشدك خطوة بخطوة إلى عالم التعلم الآلي. مع كل برنامج تعليمي، ستطور مهارات جديدة وتحسن فهمك لهذا المجال الفرعي الصعب والمربح في علم البيانات.

يمكن إكمال هذه الدورة إما عن طريق دروس Python التعليمية، أو دروس R، أو كليهما - Python & R. اختر لغة البرمجة التي تحتاجها في حياتك المهنية.

هذه الدورة ممتعة ومثيرة، وفي الوقت نفسه، نتعمق في التعلم الآلي. وهي منظمة على النحو التالي:

الجزء 1 - المعالجة المسبقة للبيانات

الجزء 2 - الانحدار: الانحدار الخطي البسيط، الانحدار الخطي المتعدد، الانحدار متعدد الحدود، SVR، انحدار شجرة القرار، انحدار الغابة العشوائي

الجزء 3 - التصنيف: الانحدار اللوجستي، K-NN، SVM، Kernel SVM، Naive Bayes، تصنيف شجرة القرار، تصنيف الغابات العشوائية

الجزء 4 - التجميع: K-Means، التجميع الهرمي

الجزء 5 - تعلم قواعد الجمعية: Apriori، Eclat

الجزء السادس - التعلم المعزز: حدود الثقة العليا، أخذ عينات طومسون

الجزء 7 - معالجة اللغات الطبيعية: نموذج حقيبة الكلمات والخوارزميات للبرمجة اللغوية العصبية

الجزء الثامن - التعلم العميق: الشبكات العصبية الاصطناعية، الشبكات العصبية التلافيفية

الجزء 9 - تقليل الأبعاد: PCA، LDA، Kernel PCA

الجزء 10 - اختيار النموذج وتعزيزه: التحقق من صحة k-fold، ضبط المعلمة، بحث الشبكة، XGBoost

كل قسم داخل كل جزء مستقل. لذلك يمكنك إما أن تأخذ الدورة التدريبية بأكملها من البداية إلى النهاية أو يمكنك الانتقال مباشرة إلى أي قسم محدد ومعرفة ما تحتاجه لحياتك المهنية الآن.

علاوة على ذلك، فإن الدورة مليئة بالتمارين العملية التي تعتمد على دراسات حالة واقعية. لذلك لن تتعلم النظرية فحسب، بل ستحصل أيضًا على الكثير من التدريب العملي على بناء النماذج الخاصة بك.

وأخيرًا وليس آخرًا، تتضمن هذه الدورة التدريبية قوالب أكواد Python وR التي يمكنك تنزيلها واستخدامها في مشاريعك الخاصة.

لمن هذه الدورة:

أي شخص مهتم بالتعلم الآلي.

الطلاب الذين لديهم على الأقل معرفة بالرياضيات في المدرسة الثانوية والذين يرغبون في البدء في تعلم التعلم الآلي.

أي أشخاص من المستوى المتوسط يعرفون أساسيات التعلم الآلي، بما في ذلك الخوارزميات الكلاسيكية مثل الانحدار الخطي أو الانحدار اللوجستي، ولكنهم يرغبون في معرفة المزيد عنها واستكشاف جميع مجالات التعلم الآلي المختلفة.

أي أشخاص لا يشعرون بالارتياح تجاه البرمجة ولكنهم مهتمون بالتعلم الآلي ويريدون تطبيقه بسهولة على مجموعات البيانات.

أي طلاب في الكلية يرغبون في بدء مهنة في علوم البيانات.

أي محللي بيانات يرغبون في رفع مستوى التعلم الآلي.

أي شخص غير راضٍ عن وظيفته ويريد أن يصبح عالم بيانات.

أي شخص يرغب في إنشاء قيمة مضافة لأعماله باستخدام أدوات التعلم الآلي القوية.

الدورات

المدونة

حول

اتصل

استكشاف مسارات التعلم

خبير التعلم الآلي

جي بي تي مسار