دورة عبر الإنترنت – شهادة مهنية معتمدة في مجال خبير الذكاء الاصطناعي CertNexus

تعلم كيفية اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي لحل مشاكل العمل. إتقان الاستراتيجيات لتبني الذكاء الاصطناعي في مؤسستك.

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

  • التدريب في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
  • تطبيق الأساليب والخوارزميات المختلفة لحل مشاكل العمل
  • تطوير الحلول بمساعدة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
  • استخدام الأدوات المفتوحة والاستخدام التجاري للتطوير والاختبار والإطلاق
  • حماية خصوصية المستخدم
  • إنشاء مخطط تفصيلي لمشروع الذكاء الاصطناعي
  • مراقبة عملية التعلم الآلي للتنبؤ بالطلب
  • بناء نموذج الانحدار أو التصنيف أو التجميع
  • بناء شبكة عصبية تلافيفية (CNN)

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • محلل البيانات
  • مهندس الذكاء الاصطناعي
  • مطور الخوارزمية
  • خبير التعلم الآلي
  • مدير مشروع في مجال الذكاء الاصطناعي
  • مطور حلول الذكاء الاصطناعي
  • مستشار تكنولوجي في مجال الذكاء الاصطناعي
  • باحث بيانات
  • مطور برمجيات متخصص في الذكاء الاصطناعي
  • محلل أعمال متخصص في الذكاء الاصطناعي

الشهادة المهنية – سلسلة من 5 دورات

يقوم تخصص محترف الذكاء الاصطناعي المعتمد (CAIP) بإعداد المتعلمين للحصول على شهادة معترف بها في الصناعة والتي ستضعهم في مقدمة المرشحين الآخرين وتثبت معرفتهم بمصطلحات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) الواردة في CAIP.

لقد أصبح الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة جزءًا أساسيًا من أدوات العمل في العديد من المنظمات. عند استخدامها بشكل فعال، توفر هذه الأدوات رؤى قابلة للتنفيذ تقود إلى اتخاذ قرارات مهمة وتمكن المؤسسات من إنشاء منتجات وخدمات جديدة ومثيرة. توضح لك هذه الخبرة كيفية تطبيق أساليب وخوارزميات مختلفة لحل مشاكل العمل باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، واتباع عملية منهجية لتطوير الحلول المناسبة، واستخدام الأدوات المفتوحة والتجارية لتطوير هذه الحلول واختبارها ونشرها، والتأكد من أنها تحمي خصوصية المستخدم. .

هذه الخبرة مخصصة لمحترفي البيانات الذين يبدأون في مجال الذكاء الاصطناعي وتقوم بإعداد المتعلمين لامتحان شهادة CAIP.

طريقك للحصول على شهادة CAIP:

  • 1) أكمل الشهادة المهنية المعتمدة من كورسيرا في الذكاء الاصطناعي.
  • 2) قم بمراجعة الإصدار الحالي من خطة اختبار CAIP، المتوفرة من CertNexus .
  • 3) قم بشراء قسيمة اختبار CAIP من متجر CertNexus .
  • 4) قم بالتسجيل لاختبار CAIP الخاص بك.

مشروع التعلم العملي:

في نهاية كل دورة، ستتاح للمتعلمين الفرصة لإكمال مشروع يمكن إضافته إلى محفظتهم. وتشمل المشاريع:

  • إنشاء مخطط تفصيلي لمشروع الذكاء الاصطناعي.
  • مراقبة عملية التعلم الآلي للتنبؤ بالطلب.
  • بناء نموذج الانحدار أو التصنيف أو التجميع.
  • بناء الشبكة العصبية التلافيفية (CNN).

Details of the courses that make up the specialization

حل مشاكل العمل باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

الدورة 1 • 11 ساعة • 4.2

ماذا ستتعلم:

  • تحديد التطبيقات المناسبة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مواقف العمل المختلفة.
  • صياغة نهج التعلم الآلي لحل مشاكل عمل محددة.
  • اختيار الأدوات المناسبة لحل مشكلات التعلم الآلي.
  • حماية خصوصية البيانات وتعزيز الممارسات الأخلاقية في تطوير ونشر مشاريع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

المهارات التي سوف تكتسبها:

  • الانحدار الخطي
  • خوارزميات التعلم الآلي (ML).
  • التعلم الآلي
  • تصنيف
  • مجموعات

الدورة 2 • 19 ساعة • 4.7

ماذا ستتعلم:

  • جمع وإعداد مجموعة بيانات لاستخدامها في تدريب واختبار نموذج التعلم الآلي.
  • تحليل مجموعة البيانات لاستخلاص الأفكار.
  • إنشاء وإعداد نموذج للتعلم الآلي كما هو مطلوب لتلبية متطلبات العمل.
  • توصيل نتائج مشروع التعلم الآلي إلى المنظمة.

المهارات التي سوف تكتسبها:

  • الشبكة العصبية الاصطناعية
  • خوارزميات التعلم الآلي (ML).
  • التعلم العميق
  • آلة دعم المتجهات (SVM)
  • شجرة القرار

الدورة 3 • 20 ساعة • 4.3

ماذا ستتعلم:

  • تدريب وتقييم نماذج الانحدار الخطي.
  • تدريب نماذج المصنفات الثنائية والمتعددة.
  • تقييم وتحسين أداء نماذج التصنيف.
  • تدريب وتقييم نماذج التجميع للعثور على أنماط مفيدة في البيانات غير الخاضعة للرقابة.

المهارات التي سوف تكتسبها:

  • أخلاقيات الذكاء الاصطناعي
  • حلول الأعمال
  • الذكاء الاصطناعي (AI)
  • بنية البيانات
  • التعلم الآلي

الدورة 4 • 21 ساعة • 4.9

ماذا ستتعلم:

  • تدريب وتقييم أشجار القرار والغابات العشوائية من أجل الانحدار والتصنيف.
  • تدريب وتقييم أجهزة ناقلات الدعم (SVM) للانحدار والتصنيف.
  • تدريب وتقييم الشبكات العصبية الحسابية لاختبار وتحليل البيانات.
  • تدريب وتقييم الشبكات العصبية الواردة والشبكات العصبية المتكررة لرؤية الكمبيوتر ومهام معالجة اللغة الطبيعية.

المهارات التي سوف تكتسبها:

  • جدول
  • التحضير للاختبار
  • الإشراف عبر الإنترنت
  • بيرسونفيو
  • مؤهل

الدورة 5 • 2 ساعة • 4.8

ماذا ستتعلم:

  • التمييز بين الترخيص وتقنيات المصادقة الأخرى.
  • حدد موعدًا للاختبار في PearsonVUE واستعد للاختبار في مركز اختبار PearsonVUE أو عبر الإنترنت باستخدام Pearson OnVUE.
  • اكتشف الأدوات اللازمة للتحضير لامتحانات الشهادات.
  • انشر وشارك نجاحك بعد اجتياز اختبار شهادة CertNexus.

المهارات التي سوف تكتسبها:

  • نموذج
  • إدارة العمليات
  • الذكاء الاصطناعي (AI)
  • تحليل البيانات
  • التعلم الآلي