توصيف الدورة
بعد اتباع هذه الدورة التدريبية يصبح لدى المتدرب قدرة على فهم ما هو الذكاء الصنعي وتعلّم الآلة عملياً (وليس نظرياً فقط) و قراءة أي مشروع ML وفهم مراحله بالإضافة الى التمييز بين أنواع التعلم المختلفة و فهم كيف تُحضَّر البيانات وتُقيَّم النماذج كما يمكنه تنفيذ مشروع بسيط شامل من البداية إلى النهاية.
ماذا سوف تتعلم
- تعريف بمفاهيم الذكاء الصنعي: ما هو الذكاء الصنعي؟ ما هو تعلم الآلة؟ الفرق بين تعلم الآلة والتعلم العميق..
- البنية العامة لنظام تعلم الآلة - دورة حياة المشروع، وشرح المكاتب الرئيسية للتعامل المهام المختلفة ضمن المشروع، مع أمثلة واقعية.
- الطرائق الرئيسية لتعلّم الآلة: تعلم مُشرف، تعلم غير مُشرف، تعلم معزز. مع أمثلة عملية لكل نوع.
- أمثلة عن خوارزميات تعلم الآلة البسيطة
- استراتيجيات التدريب والتقييم
- معالجة البيانات وهندسة السمات: التعامل مع مشاكل تنظيف البيانات، التعامل مع القيم المفقودة، تحويل البيانات إلى شكل مناسب للنموذج،
- مشروع صغير لتطبيق مفاهيم الدورة.
المهارات
- فهم ما هو الذكاء الصنعي وتعلّم الآلة عملياً (وليس نظرياً فقط)،
- قراءة أي مشروع ML وفهم مراحله
- التمييز بين أنواع التعلم المختلفة
- فهم كيف تُحضَّر البيانات وتُقيَّم النماذج
- تنفيذ مشروع بسيط شامل من البداية إلى النهاية.
المتطلبات
- كمبيوتر
- انترنت
- أساسيات البرمجة.
