[100% Off] AWS Machine Learning: From Basics to Hands-On Projects Free Course Coupon

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 في عصر اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات، يعد إتقان التعلم الآلي مهارة قيمة. تم تصميم دورة AWS Machine Learning Mastery: من الأساسيات إلى التدريب العملي على المشاريع لتأخذك من أساسيات AWS Machine Learning (AML) إلى التطبيقات العملية. سواء كنت جديدًا في هذا المجال أو تتطلع إلى تعميق معرفتك، فإن هذه الدورة تقدم نهجًا منظمًا وجذابًا لإتقان خدمات التعلم الآلي من AWS. من خلال الإرشادات خطوة بخطوة، والأمثلة الواقعية، والتمارين العملية، سوف تكتسب المهارات اللازمة لتنفيذ نماذج تعلم الآلة القوية باستخدام AWS. التعلم الآلي من AWS (AML). نبدأ بإلقاء نظرة عامة على النظام الأساسي وإمكانياته وكيفية تكامله مع خدمات AWS الأخرى. ستتعرف على الميزات الرئيسية لـ AWS Machine Learning وكيف تعمل على تبسيط عملية إنشاء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها. بحلول نهاية هذا القسم، سيكون لديك فهم واضح لدور AML في علم البيانات الحديث. القسم 2: مصدر البيانات في هذا القسم، نتعمق في الجانب الحاسم من مصادر البيانات، والذي يشكل العمود الفقري لأي مشروع للتعلم الآلي. نبدأ بدورة حياة AML، ونستكشف الرحلة بدءًا من إعداد البيانات وحتى نشر النموذج. ستتعلم كيفية الاتصال بمصادر البيانات المختلفة، بما في ذلك مجموعات S3 وقواعد البيانات والأنظمة المحلية. بالإضافة إلى ذلك، ستكتشف كيفية إنشاء مخططات بيانات قوية ضمن مكافحة غسل الأموال، مما يمهد الطريق للتدريب الفعال على النماذج. يضمن هذا القسم أنك مجهز للتعامل مع تعقيدات تكامل البيانات في AWS. القسم 3: القيمة يركز هذا القسم على جانب القيمة في نماذج التعلم الآلي. نحن نتناول كيفية إدارة القيم غير الصالحة في مجموعات البيانات وإعداد أهداف متغيرة للتنبؤات الدقيقة. ستكتسب نظرة ثاقبة حول الأنواع المختلفة لنماذج ML المتوفرة في AML وكيفية اختيار النموذج المناسب لاحتياجات مشروعك. نحن نغطي أيضًا إدارة كائنات التعلم الآلي، مثل مجموعات البيانات والنماذج والتنبؤات المجمعة، مما يوفر فهمًا شاملاً لوظائف AML. القسم 4: يعد التعلم العملي لمصدر البيانات عن طريق العمل أمرًا بالغ الأهمية لإتقان مهارات جديدة، ولهذا السبب يركز هذا القسم على التطبيق العملي . ستشارك في التدريبات العملية، بدءًا بإنشاء مصادر البيانات في مكافحة غسل الأموال. يتضمن ذلك إرشادات خطوة بخطوة حول إعداد مصادر البيانات وإدارتها، تليها عمليات تعمق أكثر في استخلاص الرؤى من مجموعات البيانات الخاصة بك. بحلول نهاية هذا القسم، ستكون ماهرًا في الاستفادة من أدوات AWS لتحليل البيانات وتفسيرها، وتحويل المعلومات الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ. القسم 5: التدريب العملي على نموذج ML يجمع القسم الأخير كل شيء معًا من خلال إرشادك خلال عملية البناء وتقييم ونشر نماذج التعلم الآلي. سوف تستكشف أمثلة من العالم الحقيقي، وتنشئ نماذج تعلم الآلة، وتتعلم كيفية ضبطها باستخدام الإعدادات المتقدمة. نحن نغطي أيضًا تنبؤات الدفعات، مما يتيح لك أتمتة عملية إنشاء التنبؤات لمجموعات البيانات الكبيرة. تتوج الجلسات العملية بإلقاء نظرة شاملة على إدارة كائنات ML في AML، مما يضمن أنك مستعد لتنفيذ هذه التقنيات في سيناريوهات عملية. الخلاصة: بحلول نهاية دورة إتقان التعلم الآلي في AWS: من الأساسيات إلى المشاريع العملية، ستكون قد اكتسبت فهمًا قويًا لـ AWS Machine Learning. ستكون ماهرًا في تحديد مصادر البيانات وإعدادها وتحليلها، بالإضافة إلى بناء نماذج التعلم الآلي ونشرها على AWS. تم تصميم هذه الدورة لتزويدك بالمهارات العملية التي يمكن تطبيقها مباشرة في سيناريوهات العالم الحقيقي، مما يجعلك أحد الأصول القيمة في أي مؤسسة تعتمد على البيانات. سواء كنت تتطلع إلى تطوير حياتك المهنية، أو الانتقال إلى دور جديد، أو ببساطة توسيع معرفتك، فإن هذه الدورة توفر الأدوات والثقة اللازمة للنجاح في المجال الديناميكي للتعلم الآلي. (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)