تبدأ رحلتنا في استكشاف موقع مجاني شامل يضم كنوز وهي : دورات مجانية ومنح دراسية ووظائف وتدريب ومقالات مفيدة ودليل كامل لكل مجال خاص بالتكنولوجيا حصريا وبعض من المجالات الاخري لمتابعة كل جديد علي التليجرام والفيسبوك | Telegram | Facebook

[100% Off] Crack Machine Learning Interviews: 350+ Must-Know Questions Free Course Coupon

دورة متاحة لفترة محدودة
free-palestine free-palestine

Responsive image
منذ ساعتين

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 استعد للتفوق في مقابلات التعلم الآلي الخاصة بك من خلال "مقابلات Crack Machine Learning: أكثر من 350 سؤالًا يجب معرفتها". تم تصميم هذه الدورة الشاملة لمساعدتك على إتقان المفاهيم والتقنيات الأساسية اللازمة لإتقان المقابلات الفنية للتعلم الآلي. سواء كنت مبتدئًا أو محترفًا ذو خبرة، تقدم هذه الدورة رؤى لا تقدر بثمن، وأكثر من 350 سؤال تدريبي، وإجابات تغطي مجموعة واسعة من موضوعات التعلم الآلي. في هذه الدورة، سوف تتعمق في إطار التعلم الإحصائي وإطار التقليل التجريبي، تعلم النظريات الأساسية مثل تعلم PAC. من خلال التدريب العملي في Version Spaces، ستستكشف خوارزميات مثل Find-S وCandidate Eliminating، والتي تعتبر ضرورية لحل مشكلات التعلم الآلي. بالإضافة إلى ذلك، تتعمق الدورة في أبعاد VC والنظرية الأساسية لتعلم PAC، مما يساعدك على فهم الأسس النظرية لأداء النموذج والتعميم. وستستكشف أيضًا تقنيات مهمة في الانحدار الخطي، بما في ذلك هبوط التدرج ووظائف التكلفة، والمضي قدمًا إلى الانحدار الخطي متعدد المتغيرات والانحدار متعدد الحدود. بالنسبة للمتعلمين المتقدمين، فإن موضوعات مثل الانحدار اللوجستي والتحسين المتقدم والتصنيف المتعدد ستبني خبرتك في نماذج التصنيف. ومع تقدمك، ستتعامل مع تقنيات التعلم الجماعي مثل التعزيز وخوارزمية Adaboost والتكديس، جنبًا إلى جنب مع الخوارزميات القوية في Stochastic Gradient Descent ومتغيرات SGD الخاصة به. يتم أيضًا تناول فهم Kernels وKernel Trick، مما يتيح لك تحسين نماذج التعلم الآلي لديك. أخيرًا، تتعمق الدورة التدريبية مع أجهزة المتجهات الداعمة (SVM)، مما يوفر فهمًا شاملاً للحدس الكبير للهامش، وSVM الثابت، وSVM الناعم مع تنظيم القواعد. وبنهاية الدورة، لن يكون لديك فهم قوي فقط من خوارزميات التعلم الآلي ولكن أيضًا القدرة على تطبيق هذه التقنيات على مشاكل العالم الحقيقي. ستكتسب خبرة عملية باستخدام أدوات مثل Python وTensorFlow، مما يعدك لإجراء المقابلات في أفضل شركات التكنولوجيا. تغطي هذه الدورة موضوعات التعلم الآلي الأكثر صلة وحداثة وتقدم اختبارات ممارسة منظمة لمساعدتك على اكتساب الثقة والمهارات اللازمة للنجاح في أي مقابلة للتعلم الآلي تعتمد على لغة بايثون. ما ستتعلمه:
  • إتقان خوارزميات ML: اكتساب الخبرة في الانحدار الخطي، والانحدار اللوجستي، ودعم آلات المتجهات، والتعلم الجماعي.
  • فهم المفاهيم النظرية: تعلم أبعاد VC، وتعلم PAC، و أطر التعلم الإحصائي لتعزيز مهاراتك في حل المشكلات.
  • التدريب العملي: حل أكثر من 350 سؤالًا للتعلم الآلي باستخدام Python، مع التركيز على سيناريوهات العالم الحقيقي وبناء النماذج.
  • متقدم التقنيات: Master Stochastic Gradient Descent وAdaboost وKernel Methods والمزيد للبقاء في الطليعة في الصناعة.
المتطلبات الأساسية: ستكون المعرفة الأساسية بـ Python وفهم مفاهيم البرمجة الأساسية مفيدة، ولكن يتم شرح جميع المفاهيم الأساسية بدقة في الدورة. لمن هذه الدورة؟ تعتبر هذه الدورة مثالية لمهندسي التعلم الآلي الطموحين وعلماء البيانات ومطوري البرامج الذين يتطلعون إلى إتقان مقابلات التعلم الآلي المستندة إلى Python في أفضل الشركات. ابدأ في الاستعداد لمهنة التعلم الآلي اليوم من خلال نهجنا خطوة بخطوة بقيادة الخبراء. وإتقان التقنيات الأساسية اللازمة للحصول على وظيفة أحلامك! (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); احصل على قسيمة إذا لم يتم فتح القسيمة، 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)

اغلق مانع الاعلانات لتحصل على الدورة



0 تعليقات