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] Practice Exams | Google Professional Machine Learning (GCP) 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 هل تستعد لامتحان شهادة Google Cloud Professional Machine Learning Engineer؟ لقد وجدت المكان المناسب لرفع مستوى استعدادك! صُممت اختباراتنا التدريبية المصممة بدقة لمساعدتك على تقييم معرفتك والتأكد من استعدادك للتعامل مع الاختبار بثقة. تم تحديث هذه الدورة لتعكس أحدث إصدار لعام 2024 من اختبار Google Cloud Professional Machine Learning، وتقدم مجموعة واسعة من عمليات محاكاة الاختبارات الواقعية وشرائح الأسئلة والأجوبة التفصيلية. تتضمن الاختبارات التدريبية شرحًا متعمقًا لكل من الصحيح والخاطئ الإجابات، مدعومة بمراجع إلى وثائق Google Cloud الرسمية. يتجاوز هذا النهج المعرفة النظرية، ويقدم سيناريوهات عملية تتحدىك لتطبيق ما تعلمته في بيئات التعلم الآلي المستندة إلى السحابة. ومن خلال إجراء هذه الاختبارات التدريبية، ستصقل مهاراتك في:
  • بناء قابل للتطوير ، حلول موثوقة للتعلم الآلي باستخدام أدوات Google Cloud.
  • اختيار الخدمات السحابية المناسبة وتقنيات معالجة البيانات المتقدمة لتلبية متطلبات تعلم الآلة المحددة.
  • تطوير نماذج التعلم الآلي المعقدة وحل مشكلات العالم الحقيقي باستخدام أفضل ممارسات الصناعة.
ما سبب أهمية هذه الشهادة؟ تعد شهادة مهندس التعلم الآلي الاحترافي من Google Cloud بمثابة بيانات اعتماد مرموقة تثبت خبرتك في تطوير نماذج التعلم الآلي المتطورة في السحابة. يتم البحث عن المحترفين المعتمدين بشدة في سوق العمل وغالبًا ما يشاركون في مشاريع الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة الرائدة في مختلف الصناعات. في هذه الدورة، ستواجه مجموعة متنوعة من أسئلة التدريب التي تتراوح من المفاهيم الأساسية التي يجب على كل مهندس تعلم الآلة إتقانها إلى المزيد موضوعات متقدمة. إليك ما يمكنك توقعه من اختباراتنا التدريبية:
  • 300 سؤال اختبار فريد وعالي الجودة يحاكي أسلوب وصعوبة الاختبار الرسمي.
  • تفسيرات تفصيلية لكل من الإجابات الصحيحة وغير الصحيحة ، مما يضمن فهمك الكامل للأسباب وراء كل إجابة.
  • رؤى الصناعة وأفضل الممارسات، مع إشارات واضحة إلى وثائق Google الرسمية، حتى تكون واثقًا من أنك تتعلم أحدث المعلومات وأكثرها عملية الحلول.
  • لا يوجد محتوى قديم - لقد قمنا بإزالة أسئلة "دراسات الحالة"، والتي تمت إزالتها رسميًا من الاختبار بواسطة Google.
تم تصميم المحتوى الخاص بنا باستخدام هدف تعميق فهمك وإعدادك للنجاح. سترشدك هذه الاختبارات التدريبية إلى أن تصبح ماهرًا في تصميم حلول التعلم الآلي ونشرها باستخدام أدوات Google Cloud القوية. لذا، تعمق في الأمر وابدأ رحلتك نحو الحصول على الشهادة. اختبر معرفتك بالتعلم الآلي واكتسب الثقة التي تحتاجها لاجتياز اختبار Google Professional Machine Learning Engineer! سؤال نموذجي: باعتبارك مهندس تعلم الآلة في شركة بيع بالتجزئة كبيرة، تم تكليفك ببناء نموذج يتنبأ بالطلب على المنتج استنادًا إلى بيانات المبيعات التاريخية والترقيات والعوامل الخارجية مثل الطقس. لقد قررت تنفيذ نموذج يمكنه تحديث نفسه بشكل مستمر ببيانات جديدة على أساس يومي. ما هو النموذج الأكثر ملاءمة لهذه المهمة؟ أ. التصنيف
ب. الانحدار الخطي
ج. الشبكات العصبية المتكررة (RNN)
د. الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) ما هو تخمينك؟ قم بالتمرير لأسفل للحصول على الإجابة... شرح: الإجابة الصحيحة: ج. الشبكات العصبية المتكررة (RNN)
تعتبر شبكات RNN مثالية للمهام التي تتضمن بيانات متسلسلة، مثل التنبؤ بالسلاسل الزمنية. يمكنهم التعلم من الخطوات الزمنية الماضية للتنبؤ بالقيم المستقبلية، مما يجعلها مناسبة للغاية لنماذج التنبؤ بالطلب التي تحتاج إلى التحديث المستمر ببيانات جديدة. الإجابات غير الصحيحة:
أ. التصنيف – تقوم هذه التقنية بتصنيف البيانات إلى فئات. التنبؤ بالطلب، كونه مهمة انحدار، لا يناسب التصنيف.
ب. الانحدار الخطي – في حين أن الانحدار الخطي مفيد للعلاقات البسيطة، إلا أن النماذج الأكثر تعقيدًا مثل شبكات RNN تلتقط الديناميكيات الزمنية في البيانات بشكل أكثر فعالية.
د. الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) - تُستخدم الشبكات العصبية التلافيفية بشكل أساسي في مهام معالجة الصور ولا يتم تطبيقها عادةً على التنبؤ بالسلاسل الزمنية. من خلال العمل على أسئلة مثل هذه، ستكون مستعدًا بشكل أفضل للاختبار وستكتسب فهمًا أعمق لجهاز Google Cloud قدرات التعلم. دراسة سعيدة! (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)

اغلق مانع الاعلانات لتحصل على الدورة



0 تعليقات