دورة عبر الإنترنت – شهادة احترافية معتمدة في التعلم الآلي من IBM

جهز نفسك للعمل في مجال التعلم الآلي. اكتساب المهارات المطلوبة والخبرة العملية لتكون جاهزًا للعمل في أقل من 3 أشهر.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
دورة عبر الإنترنت - شهادة احترافية معتمدة في التعلم الآلي من IBM

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

  • الأدوات: دفاتر Jupyter و Watson Studio
  • المكتبات: Pandas وNumPy وMatplotlib وSeaborn وipython-sql وScikit-learn وScipPy وKeras وTensorFlow.
  • الخوارزميات: التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، والانحدار، والتصنيف، والتجميع، والانحدار الخطي، وانحدار التلال، وخوارزميات التعلم الآلي (ML)، وشجرة القرار، وتعلم العشرات، وتحليل البقاء، وتجميع وسائل K، وDBSCAN، وتقليل أبعاد البيانات.

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • مهندس التعلم الآلي
  • باحث في البرمجة اللغوية العصبية
  • مهندس بيانات
  • مطور الذكاء الاصطناعي
  • محلل البيانات
  • عالم البيانات
  • خبير التعلم الآلي
  • مطور الخوارزمية
  • مدير مشروع في مجال التعلم الحسابي
  • مستشار تكنولوجي في مجال الذكاء الاصطناعي
## الشهادة المهنية – سلسلة من 6 دورات تحضيرية للعمل في مجال التعلم الحسابي. في هذا البرنامج، ستتعلم المهارات الضرورية مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الحسابي ** لتكون جاهزًا للعمل في أقل من 3 أشهر. ** التعلم الحسابي هو استخدام وتطوير أنظمة الكمبيوتر التي يمكنها التعلم والتكيف باستخدام الخوارزميات و النماذج الإحصائية لتحليل واستخلاص النتائج من البيانات. **التعلم الحسابي هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي (AI)** حيث يتم تعليم أجهزة الكمبيوتر كيفية تقليد الذكاء البشري وحل المهام المعقدة. تشمل الوظائف المتاحة لأولئك الذين لديهم معرفة بالتعلم الآلي مهندس التعلم الآلي وباحث البرمجة اللغوية العصبية ومهندس البيانات. يتضمن هذا البرنامج دورات توفر فهمًا نظريًا قويًا وممارسة واسعة النطاق في الخوارزميات الرئيسية والاستخدامات وما إذا كانت تؤدي إلى التعلم الحسابي. تشمل المواضيع التي يتم تناولها **التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، والانحدار، والتصنيف، والتجميع، والتعلم العميق، والتعلم المعزز.** سوف تتعلم **ترميز مشاريعك الخاصة** باستخدام بعض أطر العمل والمكتبات مفتوحة المصدر الأكثر صلة، و قم بتطبيق ما تعلمته في مجموعة متنوعة من الدورات التدريبية من خلال إكمال المشروع النهائي. عند الانتهاء من الدورات التدريبية، سيكون لديك **محفظة مشاريع وشهادة مهنية** من IBM لعرض خبرتك. ستتلقى أيضًا شارة IBM الرقمية وإمكانية الوصول إلى الموارد المهنية لمساعدتك في البحث عن وظيفة، بما في ذلك نماذج المقابلات ودعم السيرة الذاتية. ### مشروع التعلم العملي تؤكد هذه الشهادة المهنية على تطوير المهارات العملية اللازمة للتقدم في مهنة التعلم الحسابي والعميق. تتضمن جميع الدورات سلسلة من المعامل العملية والمشاريع النهائية التي ستساعدك على التركيز على مشروع محدد يثير اهتمامك. خلال هذه الشهادة المهنية، ستتعرف على مجموعة متنوعة من الأدوات والمكتبات والخدمات السحابية وأنظمة البيانات والخوارزميات والمهام والمشاريع التي ستزودك بمهارات عملية لاستخدامها في الوظائف في مجال التعلم الحسابي. تتضمن هذه المهارات ما يلي: – **الأدوات:** Jupyter Notebooks وWatson Studio – **المكتبات:** Pandas وNumPy وMatplotlib وSeaborn وipython-sql وScikit-learn وScipPy وKeras وTensorFlow. – **الخوارزميات:** التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، والانحدار، والتصنيف، والتجميع، والانحدار الخطي، وانحدار التلال، وخوارزميات التعلم الآلي (ML)، وشجرة القرار، وتعلم العشرات، وتحليل البقاء، وتجميع وسائل K، وDBSCAN، وبيانات التخفيض أبعاد.

Details of the courses that make up the specialization

تحليل البيانات الاستكشافية للتعلم الآلي

الدورة 1 • 14 ساعة • 4.6

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم

تعرفك هذه الدورة على التعلم الآلي ومحتوى الشهادة المهنية. ستفهم خلال الدورة أهمية البيانات عالية الجودة. سوف تتعلم التقنيات الشائعة لجمع البيانات وتنظيفها واستخدام هندسة الميزات وإعدادها للتحليل الأولي واختبار الفرضيات.

  • جمع البيانات من مصادر مختلفة: SQL، وقواعد بيانات NoSQL، وواجهات برمجة التطبيقات، والسحابة
  • وصف واستخدام التقنيات الشائعة في اختيار الميزات وهندسة الميزات
  • التعامل مع السمات الفئوية والتصنيفية، بالإضافة إلى القيم المفقودة
  • استخدم مجموعة متنوعة من التقنيات لتحديد القيم غير الطبيعية والتعامل معها
  • اشرح سبب أهمية تغيير الحجم واستخدم مجموعة متنوعة من تقنيات تغيير الحجم

من يجب أن يأخذ هذه الدورة؟

تم تصميم هذه الدورة للراغبين في أن يصبحوا علماء بيانات ويتطلعون إلى اكتساب خبرة عملية في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في إعدادات الأعمال.

المهارات التي سوف تكتسبها

  • التصنيف: التحليل العنقودي
  • الفئة: تخفيض الأبعاد
  • الفئة: التعلم غير الخاضع للرقابة
  • الفئة: تحليل المكونات الرئيسية (PCA)
  • الفئة: K يعني الكتلة

التعلم الآلي الخاضع للإشراف: الانحدار

الدورة 2 • 20 ساعة • 4.7

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم

تقدم لك هذه الدورة التدريبية أحد الأنواع الرئيسية للنماذج في التعلم الخاضع للإشراف: الانحدار. سوف تتعلم كيفية تدريب نماذج الانحدار للتنبؤ بالنتائج المستمرة وكيفية استخدام مقاييس الخطأ لمقارنة النماذج المختلفة.

  • التمييز بين استخدامات وتطبيقات التصنيف والانحدار
  • وصف واستخدام نماذج الانحدار الخطي
  • استخدم انحدارات التنظيم: Ridge وLASSO وElastic net

من يجب أن يأخذ هذه الدورة؟

هذه الدورة مخصصة لأولئك الذين يرغبون في أن يصبحوا علماء بيانات ويتطلعون إلى اكتساب خبرة عملية في تقنيات الانحدار في التعلم الآلي الخاضع للإشراف في إعدادات الأعمال.

المهارات التي سوف تكتسبها

  • الفئة: التعلم غير الخاضع للرقابة
  • الفئة: خوارزميات التعلم الآلي (ML).
  • التصنيف: التعلم تحت الإشراف
  • الفئة: خوارزميات التصنيف
  • التصنيف: شجرة القرار

التعلم الآلي الخاضع للإشراف: التصنيف

الدورة 3 • 24 ساعة • 4.8

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم

تقدم لك هذه الدورة أحد الأنواع الرئيسية لعائلة نماذج التعلم الآلي الخاضعة للإشراف: التصنيف. سوف تتعلم كيفية تدريب النماذج التنبؤية لتصنيف النتائج الفئوية.

  • التمييز بين استخدامات وتطبيقات التصنيف ومجموعات التصنيف
  • وصف واستخدام نماذج الانحدار اللوجستي
  • استخدم مجموعة متنوعة من مقاييس الخطأ لمقارنة واختيار نموذج التصنيف الذي يناسب بياناتك

من يجب أن يأخذ هذه الدورة؟

تم تصميم هذه الدورة للراغبين في أن يصبحوا علماء بيانات ويتطلعون إلى اكتساب خبرة عملية في تقنيات تصنيف التعلم الآلي الخاضع للإشراف في إعدادات الأعمال.

المهارات التي سوف تكتسبها

  • التصنيف: شبكات عصبية صناعية
  • التصنيف: تحليل البيانات
  • التصنيف: برمجة بايثون
  • التصنيف: التعلم تحت الإشراف
  • الفئة: التعلم الآلي غير الخاضع للرقابة

التعلم الآلي غير الخاضع للرقابة

الدورة 4 • 23 ساعة • 4.7

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم

تقدم لك هذه الدورة أحد أنواع التعلم الرئيسية في التعلم الآلي: التعلم غير الخاضع للإشراف. سوف تتعلم كيفية العثور على رؤى من مجموعات البيانات التي لا تحتوي على متغير أو مصنف مستهدف.

  • اشرح أنواع المشكلات المناسبة لأساليب التعلم غير الخاضعة للرقابة
  • وصف واستخدام خوارزميات التجميع وتقليل الأبعاد الشائعة

من يجب أن يأخذ هذه الدورة؟

تم تصميم هذه الدورة للراغبين في أن يصبحوا علماء بيانات ويتطلعون إلى اكتساب خبرة عملية في تقنيات التعلم غير الخاضعة للرقابة في إعدادات الأعمال.

المهارات التي سوف تكتسبها

  • التصنيف: شبكات عصبية صناعية
  • الفئة: التعلم المعزز
  • التصنيف: التعلم الآلي
  • التصنيف: التعلم العميق
  • الفئة: كيراس

التعلم العميق والتعلم المعزز

الدورة 5 • 31 ساعة • 4.6

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم

تقدم لك هذه الدورة اثنين من التخصصات الأكثر رواجًا في التعلم الآلي: التعلم العميق والتعلم المعزز.

  • اشرح مقدمي المشكلات المناسبين لأساليب التعلم غير الخاضعة للرقابة
  • تحديد واستخدام الخوارزميات الشائعة للتجميع وتقليل الأبعاد

من يجب أن يأخذ هذه الدورة؟

هذه الدورة مخصصة لأولئك الذين يرغبون في أن يصبحوا علماء بيانات ويتطلعون إلى اكتساب خبرة عملية في التعلم العميق والتعلم المعزز.

المهارات التي سوف تكتسبها

  • الفئة: الانحدار الخطي
  • الفئة: خوارزميات التعلم الآلي (ML).
  • الفئة: الانحدار ريدج
  • التصنيف: التعلم تحت الإشراف
  • الفئة: تحليل الانحدار

منتجات ذات صلة