منذ 3 أيام
أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :
وصف تم تصميم هذا البرنامج التدريبي لتطوير الذكاء الاصطناعي لتوجيه المتعلمين من خلال سلسلة من 25 مشروعًا عمليًا، يهدف كل منها إلى بناء المهارات الأساسية وفهم قوي لمختلف مفاهيم الذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم الآلي. تبدأ الدورة بمشاريع بسيطة وسهلة، ثم تنتقل تدريجياً إلى تطبيقات أكثر تعقيداً. وفي النهاية، سيكون لدى المشاركين مجموعة رائعة من المشاريع التي تمتد عبر مجالات متنوعة مثل معالجة اللغة الطبيعية، وتصنيف الصور، وأنظمة التوصية، والنمذجة التنبؤية، والمزيد. يقدم كل مشروع تجربة تعليمية عملية ويركز على مفهوم أو خوارزمية أو أداة معينة للتعلم الآلي. تبدأ الرحلة بإنشاء آلة حاسبة أساسية باستخدام بايثون. يعرّف هذا المشروع المشاركين على منطق الترميز ويعرّفهم على بناء جملة بايثون. على الرغم من بساطته، إلا أن هذا المشروع ضروري لأنه يضع الأساس لفهم كيفية تصميم التطبيقات الأساسية في بايثون. من هنا، ينتقل المتعلمون إلى مهمة أكثر تعقيدًا باستخدام مصنف الصور باستخدام Keras وTensorFlow. يتضمن هذا المشروع العمل مع الشبكات العصبية، مما يمكّن المتعلمين من بناء نموذج يمكنه التمييز بين فئات مختلفة من الصور. سيكتسب المشاركون خبرة في التدريب والتحقق من صحة الشبكة العصبية، وفهم المفاهيم الأساسية مثل وظائف التنشيط، والطبقات التلافيفية، والمعالجة المسبقة للبيانات. ويأتي بعد ذلك روبوت محادثة بسيط يستخدم استجابات محددة مسبقًا، مما يمنح المتعلمين طعم معالجة اللغة الطبيعية. يوفر هذا المشروع مقدمة لبناء وكلاء المحادثة، حيث يستجيب برنامج الدردشة الآلي لاستفسارات المستخدم بناءً على قواعد محددة مسبقًا. على الرغم من أنها أساسية، إلا أنها تشكل الأساس لمشاريع البرمجة اللغوية العصبية الأكثر تقدمًا لاحقًا في الدورة. بالانتقال إلى كاشف البريد الإلكتروني العشوائي باستخدام Scikit-Learn، يتعامل المتعلمون مع تصنيف النص باستخدام التعلم الآلي. يوضح هذا المشروع كيفية معالجة البيانات النصية واستخراج الميزات ذات الصلة وتصنيف الرسائل كرسائل غير مرغوب فيها أو ليست رسائل غير مرغوب فيها. سيعمل المشاركون باستخدام تقنيات مثل توجيه TF-IDF وNaive Bayes، وهي الأدوات الرئيسية في مجموعة أدوات البرمجة اللغوية العصبية. ويقدم التعرف على النشاط البشري باستخدام مجموعة بيانات الهاتف الذكي وRandom Forest مفهوم التعلم الخاضع للإشراف باستخدام بيانات السلاسل الزمنية. هنا، سيستخدم المشاركون بيانات مقياس التسارع والجيروسكوب لتصنيف الأنشطة البدنية المختلفة. يعرض هذا المشروع تعدد استخدامات التعلم الآلي في التعامل مع بيانات العالم الحقيقي المعقدة. بعد ذلك، يسمح تحليل المشاعر باستخدام NLTK للمتعلمين بالتعمق أكثر في البرمجة اللغوية العصبية من خلال تحديد المشاعر وراء البيانات النصية. يتضمن هذا المشروع تنظيف النص وترميزه، بالإضافة إلى استخدام قواميس المشاعر المعدة مسبقًا لتحليل النغمات العاطفية في منشورات أو مراجعات أو تعليقات وسائل التواصل الاجتماعي. يعد إنشاء نظام توصية للأفلام باستخدام تشابه جيب التمام مشروعًا مثيرًا آخر. هنا، يتعلم المشاركون كيفية إنشاء أنظمة تصفية تعاونية، والتي تعتبر ضرورية لتخصيص تجارب المستخدم في التطبيقات. من خلال مقارنة تفضيلات المستخدم واقتراح أفلام مشابهة لما أعجبهم سابقًا، يكتسب المشاركون رؤى حول كيفية عمل محركات التوصية في المنصات الشائعة. إن التنبؤ بأسعار المنازل من خلال الانحدار الخطي يعيد التركيز مرة أخرى إلى التعلم الخاضع للإشراف. باستخدام البيانات التاريخية، يقوم المتعلمون ببناء نموذج للتنبؤ بأسعار المنازل، وتعريفهم بأساسيات الانحدار، وتنظيف البيانات، واختيار الميزات. يأخذ التنبؤ بالطقس باستخدام البيانات التاريخية المتعلمين من خلال التنبؤ بالسلاسل الزمنية، وهي مهارة أساسية للتعامل مع البيانات المتسلسلة. سوف يستكشف المشاركون أساليب النمذجة المختلفة للتنبؤ باتجاهات الطقس. بعد ذلك، يغطي البرنامج التدريبي بناء شبكة عصبية أساسية من الصفر. هنا، يكتب المشاركون تنفيذهم الخاص للشبكة العصبية، ويتعرفون على تعقيدات الانتشار الأمامي والخلفي، وتحديثات الوزن، وتقنيات التحسين. يقدم هذا المشروع نهجًا عمليًا لفهم الشبكات العصبية على المستوى التفصيلي. ثم تتقدم الدورة إلى التنبؤ بأسعار الأسهم باستخدام الانحدار الخطي. يعلم هذا المشروع المتعلمين كيفية تطبيق تقنيات النمذجة التنبؤية على البيانات المالية، وفحص الاتجاهات والأنماط في أسعار الأسهم. يغطي التنبؤ بمرض السكري باستخدام الانحدار اللوجستي التصنيف الثنائي، حيث سيتنبأ المتعلمون باحتمالية الإصابة بمرض السكري لدى المرضى بناءً على البيانات الطبية. يؤكد هذا المشروع على أهمية تحليلات بيانات الرعاية الصحية ويمنح المشاركين خبرة عملية في بناء نماذج الانحدار اللوجستي. يقدم مشروع تصنيف الكلاب مقابل القطط باستخدام CNN الشبكات العصبية التلافيفية. ويعد هذا المشروع رئيسيا في تصنيف الصور، حيث يعمل المشاركون على إنشاء نموذج يفرق بين صور القطط والكلاب. من خلال هذا المشروع، يكتسب المتعلمون فهمًا عمليًا لكيفية عمل شبكات CNN في مهام التعرف على الصور. بعد ذلك، يقدم الذكاء الاصطناعي Tic-Tac-Toe باستخدام خوارزمية Minimax مفهوم نظرية اللعبة وصنع القرار. سيتعلم الذكاء الاصطناعي اللعب على النحو الأمثل، مما يوفر للمشاركين أساسًا في تطوير الذكاء الاصطناعي للعبة. وفي الكشف عن الاحتيال في بطاقات الائتمان باستخدام Scikit-learn، يعمل المشاركون على بناء نموذج يمكنه التعرف على المعاملات الاحتيالية، مع التركيز على تقنيات الكشف عن الحالات الشاذة. ينطبق هذا المشروع بشكل كبير على الخدمات المالية ويوضح أهمية أنظمة الكشف عن الاحتيال المستندة إلى البيانات. بالنسبة لتصنيف زهرة القزحية، يستخدم المتعلمون أشجار القرار، وهي إحدى خوارزميات التعلم الآلي الأكثر قابلية للتفسير. يوفر هذا المشروع نظرة ثاقبة حول كيفية تشكيل حدود القرار وكيفية عمل خوارزميات التصنيف البسيطة. يتيح إنشاء مساعد شخصي بسيط باستخدام مكتبات لغة بايثون للمتعلمين دمج ميزات التعرف على الكلام وتحويل النص إلى كلام. يعزز هذا المشروع مهارات البرمجة في إنشاء تطبيقات يتم تنشيطها بالصوت. يساعد ملخص النص الذي يستخدم NLTK المشاركين على استكشاف تقنيات تلخيص النص، والتي تكون مفيدة في التطبيقات التي تتطلب تكثيف المعلومات من المستندات أو المقالات الكبيرة. في الكشف عن مراجعات المنتجات المزيفة، يتعمق المشاركون في البرمجة اللغوية العصبية لتحديد المراجعات الخادعة، وبناء المهارات التي تعتبر حاسمة في الحفاظ على النزاهة على منصات التجارة الإلكترونية. يقدم اكتشاف العواطف في النص باستخدام NLTK تحليل العواطف، حيث سيتعلم المشاركون تصنيف النص إلى فئات مثل السعادة والحزن والغضب، وأكثر من ذلك. هذا المشروع وثيق الصلة بالتطبيقات التي تتطلب التعرف على المشاعر والعواطف. يعد نظام توصية الكتب الذي يستخدم التصفية التعاونية امتدادًا عمليًا لتقنيات التوصية السابقة، مما يسمح للمشاركين باستكشاف طرق أكثر تقدمًا لتخصيص المستخدم. التنبؤ بأسعار السيارات باستخدام Random Forest يعزز مهارات الانحدار والتصنيف. يعمل المشاركون على نمذجة أسعار السيارات، وهو أمر ذو صلة بتطبيقات صناعة السيارات. وتتضمن الدورة أيضًا تحديد الأخبار المزيفة باستخدام Naive Bayes، وهي مهارة بالغة الأهمية في مشهد المعلومات اليوم. سيتعلم المشاركون تقنيات الكشف عن المعلومات الخاطئة، وتزويدهم بالمهارات اللازمة للعمل في مشاريع سلامة البيانات. في ماسح السيرة الذاتية باستخدام استخراج الكلمات الرئيسية، يقوم المتعلمون بإنشاء أداة لتحليل السير الذاتية وتحديد المهارات ذات الصلة بناءً على الأوصاف الوظيفية. يوفر هذا المشروع رؤى حول كيفية استخدام مطابقة النص في تطبيقات الموارد البشرية. أخيرًا، يعلم مشروع التنبؤ بتغير العملاء المشاركين كيفية نمذجة سلوك العملاء والتنبؤ بتغير العملاء، وهو أمر بالغ الأهمية لاستراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء في العديد من الصناعات. طوال الدورة، يعتمد كل مشروع على المفاهيم التي تم تعلمها في المشاريع السابقة، مما يخلق مسارًا تعليميًا شاملاً. من خلال العمل من خلال هذه المشاريع، سيقوم المشاركون بتطوير مهارات قوية في المعالجة المسبقة للبيانات، وهندسة الميزات، والتدريب النموذجي، والتقييم، والنشر. وسيتعلمون أيضًا كيفية العمل مع أنواع مختلفة من البيانات، بدءًا من النصوص والصور وحتى السلاسل الزمنية والبيانات الجدولية. تم تصميم هذا المعسكر التدريبي لاستيعاب كل من المبتدئين وأولئك الذين لديهم بعض الخبرة في البرمجة، مما يوفر منحنى تعليمي تدريجي يؤدي إلى تطبيقات معقدة بشكل متزايد. مع كل مشروع، لا يقوم المتعلمون ببناء المهارات التقنية فحسب، بل يقومون أيضًا بتحسين قدراتهم على حل المشكلات. تركز الدورة على تطبيقات العالم الحقيقي، مما يساعد المشاركين على معرفة كيفية استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في صناعات مثل التمويل والرعاية الصحية والتجارة الإلكترونية والترفيه وغيرها. يشجع النهج العملي على الإبداع والتجريب، مما يسمح للمتعلمين بتكييف نماذجهم وتحسينها بناءً على متطلبات المشروع. بحلول نهاية الدورة، سيكون المشاركون قد أكملوا مجموعة متنوعة من المشاريع التي تثبت كفاءتهم في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، مما يمنحهم الثقة لمواجهة تحديات الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل. شكل المعسكر التدريبي مكثف ولكنه مجزي للغاية، وهو مصمم للحفاظ على تحفيز المتعلمين. ومخطوبة. ومن خلال تخصيص يوم لكل مشروع، ينغمس المشاركون في التعلم دون تعقيدات هائلة، مما يضمن التقدم المطرد. تم تصميم المشاريع لتقديم تقنيات الذكاء الاصطناعي الأساسية بشكل تدريجي، مما يساعد المتعلمين على فهم كل مفهوم بدقة قبل الانتقال إلى المفهوم التالي. يعد هذا المعسكر التدريبي فرصة فريدة لاكتساب المهارات المتعلقة بالصناعة في فترة قصيرة، مما يجعله مثاليًا لأي شخص مهتم باقتحام مجال الذكاء الاصطناعي أو تعزيز قدراته التقنية. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); احصل على قسيمة إذا لم يتم فتح الكوبون، قم بتعطيل Adblock، أو جرب متصفحًا آخر.ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:
(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)
يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)
الدورات المقترحة
0 تعليقات
تسجيل دخول