دورة عبر الإنترنت – تدريب احترافي معتمد في التعلم الآلي: خوارزميات العالم الحقيقي من معهد ألبرتا للذكاء الاصطناعي

تطبيقات التعلم الآلي في العالم الحقيقي. التقنيات الرئيسية لتنفيذ مشاريع التعلم الآلي.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

المستوى المتوسط

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • إدارة المشروع
  • خوارزميات التعلم الآلي
  • التعلم الآلي
  • التعلم الآلي العملي
  • خوارزميات التصنيف

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • محلل بيانات
  • مهندس التعلم الآلي
  • مطور الخوارزمية
  • خبير الأتمتة
  • عالم البيانات
  • مستشار تكنولوجي في مجال التمويل
  • محلل النظم الطبية
  • مهندس برمجيات في مجال الهندسة
  • مدير مشروع في مجال التعلم الآلي
  • خبير الذكاء الاصطناعي

الخبرة – سلسلة من 4 دورات

هذه الخبرة مخصصة للمحترفين الذين سمعوا عن الضجيج المحيط بالتعلم الآلي ويريدون تطبيقه على تحليل البيانات والأتمتة. سواء كان ذلك في مجال التمويل أو الطب أو الهندسة أو الأعمال أو غيرها من المجالات، فإن هذه الخبرة ستجعلك ماهرًا في تحديد التطبيق الناجح للتعلم الآلي والتدريب عليه والحفاظ عليه.

ماذا ستتعلم

  • تحديد مشكلة التعلم الآلي بوضوح
  • تحديد البيانات المناسبة
  • لتدريب خوارزمية التصنيف
  • تحسين نتائجك
  • تنفيذها في العالم الحقيقي

عملية التعلم

بعد إكمال الدورات الأربع، ستخوض العملية الكاملة لبناء مشروع التعلم الآلي.

المشاكل الشائعة

بالإضافة إلى ذلك، ستكون قادرًا على توقع المشكلات الشائعة ومنع حدوثها في التعلم الآلي التطبيقي.

Details of the courses that make up the specialization

مقدمة للتعلم الآلي العملي

الدورة 1 • 6 ساعات • 4.7 (737 تقييمًا)

تفاصيل الدورة
ماذا ستتعلم
  • هذه الدورة مخصصة للمحترفين الذين سمعوا عن التعلم الآلي ويرغبون في تطبيقه في تحليل البيانات والأتمتة.
  • سواء في المالية أو الطب أو الهندسة أو الأعمال أو غيرها من المجالات، ستعرفك هذه الدورة على تعريف المشكلة وإعداد البيانات في مشروع التعلم الآلي.
  • في نهاية الدورة، ستتمكن من تحديد مشكلة التعلم الآلي باستخدام طريقتين.
  • سوف تتعلم كيفية مراجعة موارد البيانات المتاحة وتحديد التطبيقات المحتملة للتعلم الآلي.
  • سوف تتعلم كيفية تلبية احتياجات العمل وتحويلها إلى تطبيق للتعلم الآلي.
  • ستقوم أيضًا بإعداد البيانات للتطبيقات الفعالة للتعلم الآلي.

خوارزميات التعلم الآلي: التعلم الخاضع للإشراف الشامل

الدورة 2 • 9 ساعات • 4.7 (411 تقييمًا)

تفاصيل الدورة
ماذا ستتعلم
  • تأخذك هذه الدورة من فهم أساسيات مشروع التعلم الآلي.
  • سوف يفهم المتعلمون تقنيات التعلم الخاضعة للإشراف ويطبقونها على دراسة حالة حقيقية لتحليل سيناريوهات العمل.
  • سوف يكتسب المتعلمون أيضًا المهارات اللازمة لتمييز الآثار العملية لخطوات إعداد البيانات المختلفة.
  • لكي تكون ناجحًا، يجب أن يكون لديك على الأقل مستوى أساسي من المعرفة ببرمجة بايثون.
  • يجب أن يكون لديك فهم أساسي للجبر الخطي والإحصاء.

بيانات للتعلم الآلي

الدورة 3 • 11 ساعة • 4.4 (97 تقييمًا)

تفاصيل الدورة
ماذا ستتعلم
  • تتناول هذه الدورة التدريبية البيانات وأهميتها لنجاح نموذج التعلم العملي الخاص بك.
  • الانتهاء من هذه الدورة سوف يعطي المتعلمين المهارات اللازمة ل:
    • فهم العناصر الحاسمة للبيانات في مرحلة التعلم والتدريب والتنشيط.
    • فهم التحيزات ومصادر البيانات.
    • تطبيق تقنيات لتحسين عمومية النموذج الخاص بك.
    • اشرح عواقب التجهيز الزائد وحدد الخطوات اللازمة لتقليل المشكلات.
    • تنفيذ تدابير الاختبار والتحقق المناسبة.
    • اشرح كيف يمكنك تحسين دقة النموذج الخاص بك من خلال هندسة الميزات المتعمقة.
    • التحقق من تأثير معلمات الخوارزمية على قوة النموذج.
  • لتحقيق النجاح في هذه الدورة، يجب أن يكون لديك على الأقل مستوى أساسي من المعرفة في برمجة بايثون.
  • يجب أن يكون لديك فهم أساسي للجبر الخطي والإحصاء.

المهارات التي سوف تكتسبها

  • التصنيف: برمجة كمبيوتر
  • التصنيف: برمجة بايثون
  • التصنيف: التعلم الآلي
  • التصنيف: التحليل الإحصائي
  • فئة: الجبر الخطي

تحسين أداء التعلم الآلي

الدورة 4 • 11 ساعة • 4.4 (48 تقييمًا)

تفاصيل الدورة
ماذا ستتعلم
  • تلخص هذه الدورة كل ما تعلمته في التدريب العملي للتعلم الآلي.
  • ستنفذ الآن مشروعًا كاملاً للتعلم الآلي لإعداد خارطة طريق لصيانة التعلم الآلي.
  • فهم وتحليل كيفية التعامل مع البيانات المتغيرة.
  • ستقوم أيضًا بتحديد وتفسير التأثيرات غير المقصودة المحتملة في مشروعك.
  • فهم وتحديد قواعد تشغيل وصيانة النموذج الخاص بك.
  • في نهاية هذه الدورة، سيكون لديك كل الأدوات والفهم الذي تحتاجه لتنفيذ مشروع التعلم الآلي.
متطلبات إضافية
  • لكي تكون ناجحًا، يجب أن يكون لديك على الأقل مستوى أساسي من المعرفة ببرمجة بايثون.
  • يجب أن يكون لديك فهم أساسي للجبر الخطي والإحصاء.
إنهاء

هذه هي أحدث دورة في تخصص التعلم الآلي العملي الذي تقدمه Coursera ومعهد ألبرتا للذكاء الآلي (AME).