مسار تعلم AI & Machine Learning
Math Foundations اساسيات الرياضيات
"اساسيات الرياضيات تشكل أسس المعرفة الرقمية، تتضمن العمليات الأربعة، الأعداد الصحيحة، والجبر. هي بداية فهم عالم الأرقام."
1python for AI
"python for AI للذكاء الاصطناعي" هو لغة برمجة مُفضلة في مجال الذكاء الاصطناعي نظرًا لمكتباتها المتعددة مثل TensorFlow وPyTorch، وسهولتها ووضوحها. تُسهل عملية تطوير النماذج وتجربتها.
2Advanced Numpy
"NumPy هو مكتبة Python رئيسية في علم البيانات، توفر دعمًا للمصفوفات والعمليات الحسابية المعقدة، مما يسرع من التحليلات."
3Data preprocessing معالجة البيانات
Data preprocessing معالجة البيانات هي مجموعة من التقنيات التي تُطبق على البيانات قبل التحليل لتحسين جودتها وكفاءتها. تشمل العمليات تنظيف البيانات، التحويل، وتطبيق الأوزان. تساعد في الحصول على نتائج دقيقة.
4supervised learning
supervised learning التعلم المشرف هو نوع من أنواع التعلم الآلي حيث يتم تدريب النموذج باستخدام مجموعة من البيانات التي تحتوي على المدخلات والمخرجات المتوقعة. هدفه هو تعلم توقع النتائج لبيانات جديدة.
5unsupervised learning
unsupervised learning تعلم غير المشرف هو نوع من التعلم الآلي حيث يتم تدريب النموذج على بيانات بدون تصنيف مسبق. يهدف إلى الكشف عن الأنماط المخفية داخل البيانات.
6CNN (convolutional Neural Networks)
convolutional Neural Networks الشبكات العصبية التلافيفية هي نوع من الشبكات العصبية الاصطناعية، تستخدم بشكل رئيسي في معالجة الصور. تقوم بتحليل المدخلات المكانية وتعتمد على تشابه الإشارات لاكتشاف السمات.
7RNN (Recurrent Neural Networks)
(Recurrent Neural Networks) الشبكات العصبية المتكررة هي نوع من الشبكات العصبية الاصطناعية تتميز بقدرتها على معالجة التسلسلات الزمنية وذاكرتها للأحداث السابقة، مفيدة في تحليل النصوص والأصوات.
8Q learning
"Q-learning" هو نوع من التعلم بالتعزيز حيث يتعلم النظام كيفية اتخاذ القرارات من خلال تقييم الأجراءات بناءً على مكافآت. يستخدم جدول "Q" لتخزين القيم.
9تخصص AI & Machine learning هو أحد أهم التخصصات الرائدة في العالم الآن خاصة بعد التحول الرقمي والمعروف باسم ( التعلم الآلي)، و هو علم تطوير الخوارزميات التي تعتمد عليها الأجهزة الحاسوبية وذلك من أجل أداء بعض المهام معتمداً على الأنماط والاستدلال، تسعى منصة معارف لتوفير مجموعة من الدورات الخاصة بالذكاء الاصطناعي و البرمجة نظراً لأهميتها في سوق العمل حول العالم، لذلك هذه الدورات مهمة جداً للتميز في هذا المجال.
تعلم AI & Machine Learning أصبح أسهل بكثير من خلال مجموعة من الدورات المتعلقة بهذا المسار التعليمي الخاص ب تخصص AI & Machine Learning؛ كالآتي الإحصاء statistics هو فن وعلم جمع البيانات وتحليلها وتفسيرها وتقديمها، Python for Data Science علوم البيانات التطبيقية باستخدام بايثون، SQL هي لغة استعلام متخصصة في التعامل مع قواعد البيانات، Data Visualization تصوير البيانات في علم البيانات يحول المعلومات الخام إلى رسوم بيانية تفصيلية، Machine Learning التعلم الآلي،Time series Analysis تحليل السلاسل الزمنية، Big Data Technologies تقنيات البيانات الضخمة، دورة Deployment تركز على طرق نشر التطبيقات والبرامج، Project Management إدارة المشروعات لعلوم البيانات، NumPy هو مكتبة Python رئيسية، في علم البيانات، كل هذه الدورات تعد من محتويات المسار الهامة التي تساعدك على الإلمام بجميع الجوانب الخاصة به.
مسار AI & Machine Learning يتيح لك تعليم التعلم الآلي من الصفر حتى الاحتراف، من أهم ما يميز هذا المسار أن دورات مجانية بالكامل، بعد الأنتهاء من الدورات سوف تحصل على شهادة معتمدة، عند إتمامك 95% من الدورة سوف تحصل على شهادة، تقدم الدورات من خلال مجموعة مميزة من المدربين و الأخصائيين، المرونة الزمنية يمكنك مشاهدة الدورة في أي وقت ليس هناك موعد محدد، تعلم تخصص AI & Machine learning من الصفر حتى الأحتراف الدورات أون لاين أي تختصر عليك المسافات أي يمكنك حضور الدورة من أي مكان؛ وذلك يوفر عليك الوقت والجهد ويتيح لك فرص كبير للتطور، يمكنك إعادة مشاهدة الدورات.
تقدم منصة معارف دورات تدريبية و تعليمية في العديد من المجالات و التخصصات وأيضاً للمراحل التعليمية المختلفة، ومن أهم هذه التخصصات تخصص AI & Machine learning توفر منصة معارف مسار تعليمي كامل يتكون من مجموعة دورات خاصة بكل شئ يخص التعلم الآلي و الذكاء الاصطناعي، هذه الدورات مفيدة جداً ويمكنك الاستفادة منها على أكبر قدر ممكن من خلال مجموعة من الخطوات وهم بالترتيب كالتالي( تحديد الهدف من الدورة، اختيار الدورة بعناية، التفاعل مع الدورة بطريقة غير مباشرة، تحديد جدول زمني لتنظيم وقت الدروس، تطبيق الدروس بشكل عملي في المنزل، الاختبارات الذاتية لتحديد المستوى الشخص والتأكد من مدى فعالية وكفاءة الدورة، مشاهدة الدروس مرة أخرى إذا لزم الأمر، محاولة مراجعة الدروس و المعلومات بعد الأنتهاء من الدورة.