دورة أساسيات الذكاء الإصطناعى وتعلم الآلة
تعد دورة "أساسيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة" دورة شاملة تهدف إلى تقديم المفاهيم والنظريات الأساسية في هذين المجالين الحيويين. تم تصميم الدورة لتزويد المتعلمين بالمعرفة والمهارات العملية اللازمة لفهم وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة على مشكلات واقعية. تركز الدورة على التطبيق العملي باستخدام لغة Python وأدواتها المتقدمة.
الأهداف المتوقعة من دورة أساسيات الذكاء الإصطناعى وتعلم الآلة
فهم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. اكتساب المهارات العملية لبناء وتقييم نماذج تعلم الآلة. تعلم كيفية تحليل البيانات واستخدامها لتدريب النماذج. تطوير مشاريع تطبيقية تستند إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
من يحتاج دورة أساسيات الذكاء الإصطناعى وتعلم الآلة
طلاب والباحثون في مجالات علوم الحاسوب والبيانات. المهنيون في مجالات تطوير البرمجيات وتحليل البيانات. المهتمون بفهم وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في مجالاتهم العملية.
من يحتاج دورة أساسيات الذكاء الإصطناعى وتعلم الآلة
المهارات التقنية: البرمجة بلغة Python: إتقان كتابة الأكواد بلغة Python. استخدام Jupyter Notebook لتطوير وتنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. تحليل البيانات: جمع وتنظيف البيانات بفعالية. إجراء التحليل الاستكشافي للبيانات باستخدام مكتبات مثل Pandas وMatplotlib. بناء نماذج تعلم الآلة: تطبيق خوارزميات تعلم الآلة الخاضعة للإشراف مثل الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي وشجرة القرار. تطبيق خوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف مثل التحليل العنقودي وتقليل الأبعاد باستخدام PCA. تقييم النماذج: استخدام مقاييس التقييم المختلفة مثل الدقة، الاستدعاء، والدقة والـ F1-score. تنفيذ التحقق المتقاطع لتحسين أداء النماذج. التعلم العميق: فهم الأساسيات النظرية للشبكات العصبية. بناء نماذج التعلم العميق باستخدام مكتبات مثل TensorFlow وKeras. الكفاءات العملية: حل المشكلات: تطوير القدرة على تحليل المشكلات المعقدة وإيجاد حلول فعالة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. التفكير النقدي والتحليلي: تقييم فعالية النماذج وتحديد التحسينات الممكنة. تفسير النتائج وتقديم توصيات مستنيرة بناءً على التحليل البياني. إدارة المشاريع: تطوير وتنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة من البداية حتى النهاية. العمل على مشروعات حقيقية وتحليل البيانات الحقيقية للحصول على نتائج قابلة للتنفيذ. التواصل والتعاون: القدرة على تقديم وعرض النتائج والنماذج بوضوح للجمهور غير المتخصص. العمل ضمن فرق متعددة التخصصات والمشاركة في تطوير حلول الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. الكفاءات الأساسية: التعلم المستمر: البقاء على اطلاع دائم بأحدث الاتجاهات والتطورات في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. القدرة على تعلم أدوات وتقنيات جديدة بسرعة وفعالية. التكيف والمرونة: التكيف مع التغيرات السريعة في مجال التكنولوجيا. القدرة على تطبيق المفاهيم والمعرفة المكتسبة على مجالات وتطبيقات مختلفة. إدارة الوقت: القدرة على تنظيم وإدارة الوقت بشكل فعال لإكمال المهام والمشاريع ضمن المواعيد النهائية المحددة.
الجزء النظري: ساعتان. الجزء التطبيقي: أربع ساعات. المشروع النهائي: أسبوعان.