دورة عبر الإنترنت – تدريب احترافي معتمد في IBM AI Enterprise Workflow من IBM

حسّن مهاراتك في الطبخ من خلال وصفات سهلة ولذيذة ونصائح مفيدة وفن تحضير الأطعمة المميزة. إن تحقيق الطبق المثالي يبدأ هنا!

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
دورة عبر الإنترنت - تدريب احترافي معتمد في IBM AI Enterprise Workflow من IBM

Professional Certificate

تتقدم

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • وجود صلة واضحة بين أولويات العمل والتطبيقات التقنية.
  • الربط بين التعلم الآلي وحالات الاستخدام الخاصة للذكاء الاصطناعي مثل التعرف البصري ومعالجة اللغة الطبيعية.
  • الاتصال بين تقنيات Python وIBM السحابية.
  • استخدام أدوات على مستوى الأعمال على IBM Cloud لإنشاء نماذج التعلم الآلي ونشرها واختبارها.
  • إعداد البيانات وبناء النماذج باستخدام دفاتر Jupyter ومكتبات Python.
  • العمل باستخدام أدوات IBM Watson في سحابة IBM.

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • خبير في علم البيانات
  • محلل البيانات
  • مطور الذكاء الاصطناعي
  • مهندس التعلم الآلي
  • خبير الذكاء الاصطناعي
  • مطور حلول الذكاء الاصطناعي
  • مدير مشروع في مجال البيانات
  • مستشار تكنولوجي في مجال البيانات
  • مطور برمجيات متخصص في البيانات
  • خبير معالجة اللغات الطبيعية
  • خبير التعرف البصري

التدريب – سلسلة الدورة رقم 6

تم تصميم سلسلة الدورات التدريبية المكونة من 6 دروس لإعدادك لامتحان شهادة IBM AI Enterprise Workflow V1 Data Science Specialist. يعد IBM AI Enterprise Workflow عملية شاملة وشاملة تمكن خبراء البيانات من بناء حلول الذكاء الاصطناعي، بدءًا من أولويات العمل وحتى عملية الإنتاج.

تم تصميم التعلم لرفع مستوى مهارات خبراء البيانات المحترفين من خلال:

  • وجود صلة واضحة بين أولويات العمل والتطبيقات التقنية.
  • الربط بين التعلم الآلي وحالات الاستخدام الخاصة للذكاء الاصطناعي مثل التعرف البصري ومعالجة اللغة الطبيعية.
  • الاتصال بين تقنيات Python وIBM السحابية.

تم تصميم مقاطع الفيديو والقراءات ودراسات الحالة في هذه الدورات التدريبية لإرشادك في عملك كمتخصص بيانات في شركة وسائط متدفقة خيالية.

التركيز على التخصص

خلال هذا التدريب، سيتم التركيز على عملية علم البيانات في المؤسسات الكبيرة والحديثة. قم بالتعرف على عملية استخدام مجموعات الأدوات على مستوى الأعمال في IBM Cloud، والأدوات التي ستستخدمها لإنشاء نماذج التعلم الآلي ونشرها واختبارها.

سيتم استخدام الأدوات مفتوحة المصدر المفضلة لديك، مثل دفاتر Jupyter ومكتبات Python، على نطاق واسع لإعداد البيانات وبناء النماذج. سيتم الوصول إلى النماذج في سحابة IBM باستخدام أدوات IBM Watson التي تعمل بسلاسة مع الأدوات مفتوحة المصدر.

بعد إكمال هذا التدريب بنجاح، ستكون جاهزًا لإجراء اختبار شهادة IBM الرسمي لـ IBM AI Enterprise Workflow.

Details of the courses that make up the specialization

سير عمل الذكاء الاصطناعي: أولويات العمل وإدخال البيانات

الدورة 1

المدة: 7 ساعات

التقييم: 4.3 (159 تقييمًا)

ماذا ستتعلم

تقدم لك الدورة التدريبية الأولى في IBM Business AI Workflow Certification مجال الخبرة والمتطلبات الأساسية. تم تصميم الدورات لعلماء البيانات العمليين الذين لديهم فهم للاحتمالات والإحصاء والجبر الخطي وأدوات بايثون.

في نهاية الدورة سوف تكون قادرا على:

  • تعرف على فوائد القيام بعلم البيانات من خلال عملية منظمة.
  • وصف كيف تتناسب مراحل التفكير التصميمي مع عملية عمل الذكاء الاصطناعي للأعمال.
  • ناقش بعض الاستراتيجيات لتصنيف الفرص التجارية.
  • اشرح أين يتداخل علم البيانات وهندسة البيانات في سير عمل الذكاء الاصطناعي.
  • شرح الغرض من اختبار إدخال البيانات.
  • وصف الاستخدام في حالة فقدان المصفوفات.
  • تعرف على الخطوات الأولية نحو أتمتة مسارات إدخال البيانات.

من يجب أن يأخذ هذه الدورة؟

تستهدف الدورة علماء البيانات الحاليين ذوي الخبرة في بناء نماذج التعلم الآلي.

ما هي المهارات التي يجب أن تكون لديك؟

  • الفهم الأساسي للجبر الخطي.
  • فهم أخذ العينات ونظرية الاحتمالات والتوزيعات الاحتمالية.
  • معرفة مفاهيم الإحصاء الوصفي واستخلاص النتائج.
  • الفهم العام لتقنيات التعلم الآلي.
  • فهم عملي للغة بايثون والحزم المستخدمة في علم البيانات.
  • مقدمة إلى IBM Watson Studio.
  • الإلمام بعملية التفكير التصميمي.

المهارات التي سوف تكتسبها

  • الذكاء الاصطناعي (AI)
  • علم البيانات
  • برمجة بايثون
  • هندسة المعلومات
  • التعلم الآلي

عملية عمل الذكاء الاصطناعي: تحليل البيانات واختبار الفرضيات

الدورة 2

المدة: 10 ساعات

التقييم: 4.2 (110 تقييمات)

ماذا ستتعلم

ستبدأ في هذه الدورة عملك لدى شركة إعلامية افتراضية من خلال إجراء تحليل البيانات الاستكشافية (EDA). تعرف على أفضل الممارسات لتصور البيانات والتعامل مع البيانات المفقودة واختبار الفرضيات.

في نهاية الدورة سوف تكون قادرا على:

  • قم بإدراج أفضل الممارسات المتعلقة بـ EDA وتصور البيانات.
  • قم بإنشاء لوحة معلومات بسيطة في Watson Studio.
  • وصف استراتيجيات التعامل مع البيانات المفقودة.
  • اشرح الفرق بين التضمين والتضمين المتعدد.
  • استخدم التوزيعات العادية للإجابة على الأسئلة الاحتمالية.
  • شرح دور الاختبارات الاستكشافية في EDA.
  • تطبيق أساليب مختلفة للتعامل مع الاختبارات المتعددة.

من يجب أن يأخذ هذه الدورة؟

تستهدف الدورة علماء البيانات الحاليين ذوي الخبرة في بناء نماذج التعلم الآلي.

ما هي المهارات التي يجب أن تكون لديك؟

  • الفهم الأساسي للجبر الخطي.
  • فهم أخذ العينات ونظرية الاحتمالات والتوزيعات الاحتمالية.
  • معرفة مفاهيم الإحصاء الوصفي واستخلاص النتائج.
  • الفهم العام لتقنيات التعلم الآلي.
  • فهم عملي للغة بايثون والحزم المستخدمة في علم البيانات.
  • مقدمة إلى IBM Watson Studio.
  • الإلمام بعملية التفكير التصميمي.

المهارات التي سوف تكتسبها

  • الذكاء الاصطناعي (AI)
  • علم البيانات
  • برمجة بايثون
  • هندسة المعلومات
  • التعلم الآلي

عملية عمل الذكاء الاصطناعي: هندسة الميزات واكتشاف التحيز

الدورة 3

المدة: 12 ساعة

التقييم: 4.4 (68 تقييمًا)

ماذا ستتعلم

تقدم هذه الدورة الخطوة التالية في سير العمل لشركتنا الإعلامية الافتراضية. سوف تتعلم أفضل الطرق لهندسة الميزات ومعالجة عدم المساواة بين الفئات واكتشاف التحيزات في البيانات.

في نهاية الدورة سوف تكون قادرا على:

  • استخدام الأدوات لمعالجة مشاكل عدم المساواة بين الفئات.
  • اشرح الاعتبارات الأخلاقية المتعلقة بتحيزات البيانات.
  • استخدم مكتبات Fairness 360 مفتوحة المصدر لاكتشاف التحيزات في النماذج.
  • تنفيذ تقنيات تقليل الأبعاد في مرحلة EDA.
  • وصف تقنيات نمذجة الموضوع في معالجة اللغة الطبيعية.
  • تطبيق أفضل أساليب معالجة استثناءات البيانات.
  • تطبيق الخوارزميات للكشف عن الحالات الشاذة.
  • تطبيق تقنيات التعلم غير الخاضعة للرقابة.
  • تطبيق خوارزميات التجميع الأساسية.

من يجب أن يأخذ هذه الدورة؟

تستهدف الدورة علماء البيانات الحاليين ذوي الخبرة في بناء نماذج التعلم الآلي.

ما هي المهارات التي يجب أن تكون لديك؟

  • الفهم الأساسي للجبر الخطي.
  • فهم أخذ العينات ونظرية الاحتمالات والتوزيعات الاحتمالية.
  • معرفة مفاهيم الإحصاء الوصفي واستخلاص النتائج.
  • الفهم العام لتقنيات التعلم الآلي.
  • فهم عملي للغة بايثون والحزم المستخدمة في علم البيانات.
  • مقدمة إلى IBM Watson Studio.
  • الإلمام بعملية التفكير التصميمي.

المهارات التي سوف تكتسبها

  • الذكاء الاصطناعي (AI)
  • علم البيانات
  • برمجة بايثون
  • هندسة المعلومات
  • التعلم الآلي

عملية عمل الذكاء الاصطناعي: التعلم الآلي والتعرف البصري ومعالجة اللغة الطبيعية

الدورة 4

المدة: 13 ساعة

التقييم: 4.4 (78 تقييمًا)

ماذا ستتعلم

تتناول الدورة الرابعة المرحلة التالية من عملية العمل، وتحديد النماذج وخطوط البيانات المرتبطة بها لشركة إعلامية افتراضية.

في نهاية الدورة سوف تكون قادرا على:

  • مناقشة الانحدار والتصنيف ومصفوفات التصنيف المتعددة.
  • شرح استخدام الانحدار الخطي واللوجستي.
  • وصف استراتيجيات البحث في الشبكات وإجراء اختبار شامل.
  • تطبيق مقاييس التقييم لاختيار النماذج.
  • شرح استخدام الخوارزميات المبنية على الشجرة.
  • شرح استخدام الشبكات العصبية.
  • إنشاء نموذج شبكة عصبية في Tensorflow.
  • قم بإنشاء واختبار مثيل للتعرف المرئي على Watson.
  • قم بإنشاء واختبار مثيل Watson NLU.

من يجب أن يأخذ هذه الدورة؟

تستهدف الدورة علماء البيانات الحاليين ذوي الخبرة في بناء نماذج التعلم الآلي.

ما هي المهارات التي يجب أن تكون لديك؟

  • الفهم الأساسي للجبر الخطي.
  • فهم أخذ العينات ونظرية الاحتمالات والتوزيعات الاحتمالية.
  • معرفة مفاهيم الإحصاء الوصفي واستخلاص النتائج.
  • الفهم العام لتقنيات التعلم الآلي.
  • فهم عملي للغة بايثون والحزم المستخدمة في علم البيانات.
  • مقدمة إلى IBM Watson Studio.
  • الإلمام بعملية التفكير التصميمي.

المهارات التي سوف تكتسبها

  • الذكاء الاصطناعي (AI)
  • علم البيانات
  • برمجة بايثون
  • هندسة المعلومات
  • التعلم الآلي

عملية عمل الذكاء الاصطناعي: نشر النماذج في المنظمة

الدورة 5

المدة: 9 ساعات

التقييم: 4.2 (51 تقييمًا)

ماذا ستتعلم

يتناول المقرر نشر النماذج في المنظمة والعمليات اللازمة لتنفيذ النماذج المبنية.

في نهاية الدورة سوف تكون قادرا على:

  • شرح عملية نشر النماذج في المنظمة.
  • إدارة حياة النموذج بعد النشر.
  • تطبيق تقنيات لإدارة النماذج.

من يجب أن يأخذ هذه الدورة؟

تستهدف الدورة علماء البيانات الحاليين ذوي الخبرة في بناء نماذج التعلم الآلي.

ما هي المهارات التي يجب أن تكون لديك؟

  • الفهم الأساسي للجبر الخطي.
  • فهم أخذ العينات ونظرية الاحتمالات والتوزيعات الاحتمالية.
  • معرفة مفاهيم الإحصاء الوصفي واستخلاص النتائج.
  • الفهم العام لتقنيات التعلم الآلي.
  • فهم عملي للغة بايثون والحزم المستخدمة في علم البيانات.
  • مقدمة إلى IBM Watson Studio.
  • الإلمام بعملية التفكير التصميمي.

المهارات التي سوف تكتسبها

  • الذكاء الاصطناعي (AI)
  • علم البيانات
  • برمجة بايثون
  • هندسة المعلومات
  • التعلم الآلي

منتجات ذات صلة