حول هذا التطبيق
يعد هذا التطبيق اختيارًا ممتازًا للمبتدئين لتعلم التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI) من خلال دروس ودروس فيديو تفاعلية مجانًا. أيضًا ، لا يتطلب هذا التطبيق أي عملية تسجيل مما يجعله سهل الاستخدام للغاية وسهل الاستخدام.★ ماذا ستتعلم في هذه الدورة؟ ★
1. إتقان تعلم الآلة ، كن عالم بيانات وتم تعيينك
2. كوِّن جيشًا من نماذج التعلم الآلي القوية واعرف كيفية دمجها لحل أي مشكلة
3. التعلم العميق ونقل التعلم والشبكات العصبية باستخدام أحدث Tensorflow 2.0
4. استخدم الأدوات الحديثة التي تستخدمها شركات التكنولوجيا الكبرى مثل Google و Apple و Amazon و Meta
5. تقديم مشاريع علوم البيانات إلى الإدارة وأصحاب المصلحة
6. تعرف على نموذج التعلم الآلي الذي تختاره لكل نوع من أنواع المشاكل
7. دراسات حالة ومشاريع واقعية لفهم كيفية عمل الأشياء في العالم الحقيقي
8. تعلم أفضل الممارسات عندما يتعلق الأمر بسير عمل علوم البيانات
9. تطبيق خوارزميات التعلم الآلي
10. تعلم كيفية البرمجة في Python باستخدام أحدث إصدار من Python 3
11. كيفية تحسين نماذج التعلم الآلي الخاصة بك
12. تعلم كيفية معالجة البيانات مسبقًا وتنظيفها وتحليل البيانات الكبيرة.
13. إعداد بيئة المطور لعلوم البيانات والتعلم الآلي
14. التعلم الآلي على بيانات السلاسل الزمنية
15. استكشف مجموعات البيانات الكبيرة باستخدام أدوات تصور البيانات مثل Matplotlib و Seaborn
16. استكشف مجموعات البيانات الكبيرة وبيانات الجدال باستخدام Pandas
17. تعلم NumPy وكيفية استخدامها في التعلم الآلي
18. مجموعة من مشاريع علوم البيانات والتعلم الآلي للتقدم للوظائف في الصناعة مع توفير جميع التعليمات البرمجية وأجهزة الكمبيوتر المحمولة
19. تعلم كيفية استخدام المكتبة الشعبية Scikit-Learn في مشاريعك
20. تعرف على هندسة البيانات وكيف يتم استخدام أدوات مثل Hadoop و Spark و Kafka في الصناعة
21. تعلم كيفية أداء نماذج التصنيف والانحدار
22. بناء شبكات عصبية اصطناعية باستخدام Tensorflow و Keras
23. تنفيذ التعلم الآلي على نطاق واسع مع أباتشي سبارك MLLib
24. تصنيف الصور والبيانات والمشاعر باستخدام التعلم العميق
25. عمل تنبؤات باستخدام الانحدار الخطي والانحدار متعدد الحدود والانحدار متعدد المتغيرات
26. تصور البيانات مع MatPlotLib و Seaborn
27. فهم التعلم المعزز - وكيفية بناء الروبوت باك مان
28. تصنيف البيانات باستخدام مجموعات K-Means ، ودعم آلات المتجهات (SVM) ، و KNN ، وشجرة القرار ، و Naive Bayes ، و PCA
29. بناء نظام فيلم التوصية باستخدام تصفية تعاونية قائمة على العنصر والمستخدم
30. استخدام خوارزميات علوم البيانات لتحليل البيانات في مشاريع الحياة الواقعية مثل تصنيف الرسائل الاقتحامية والتعرف على الصور
31. بناء مجموعة من مشاريع علوم البيانات للتقدم للوظائف في الصناعة
32. فهم كيفية استخدام أحدث الأدوات في علم البيانات ، بما في ذلك Tensorflow و Matplotlib و Numpy.
33. إنشاء الشبكات العصبية الخاصة بك وفهم كيفية استخدامها لأداء التعلم العميق
34. فهم وتطبيق تقنيات تصور البيانات لاستكشاف مجموعات كبيرة من البيانات
35. فهم حقًا ماهية علوم الكمبيوتر ، والخوارزميات ، والبرمجة ، والبيانات ، والبيانات الضخمة ، والذكاء الاصطناعي ، والتعلم الآلي ، وعلوم البيانات.
36. لفهم كيف تتوافق هذه المجالات المختلفة مع بعضها البعض ، وكيف تختلف ، وكيفية تجنب زغب التسويق.
37. آثار التعلم الآلي وعلم البيانات على المجتمع.
38. إن الفهم الحقيقي لتكنولوجيا الكمبيوتر قد غير العالم ، مع تقدير الحجم.
39. لمعرفة المشاكل التي يمكن أن يحلها التعلم الآلي ، وكيف تعمل عملية التعلم الآلي.
40. كيف تتجنب مشاكل التعلم الآلي ، لتنفيذه بنجاح دون أن تفقد عقلك!
★ إخلاء المسؤولية
لا يدعي المطور أي رصيد لأي مقطع فيديو مضمن في هذا التطبيق ما لم يُذكر خلاف ذلك. تعد مقاطع الفيديو المضمنة في هذا التطبيق حقوق طبع ونشر لأصحابها المحترمين. إذا كان هناك مقطع فيديو يظهر في هذا التطبيق يخصك ولا تريده أن يظهر في هذا التطبيق ، فيرجى الاتصال بنا عبر البريد الإلكتروني وستتم إزالته على الفور.
★ رمز الائتمان ★
https://www.flaticon.com/free-icons/machine-learning
