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 :
1400+ أسئلة مقابلة للتعلم الآلي/الذكاء الاصطناعي اختبار الممارسةأسئلة وأجوبة المقابلة للتعلم الآلي/الذكاء الاصطناعي اختبار الممارسة | الجدد إلى ذوي الخبرة | شرح تفصيلي قم بإعداد نفسك للمقابلة القادمة الخاصة بك في مجال الذكاء الاصطناعي أو مهندس التعلم الآلي من خلال دورة الاختبار التدريبي الشاملة هذه المصممة لمحاكاة التقييمات الفنية في العالم الحقيقي. سواء كنت جديدًا تهدف إلى اقتحام هذا المجال أو محترفًا ذو خبرة في استهداف شركات التكنولوجيا من الدرجة الأولى، تقدم هذه الدورة أكثر من 1400 سؤال متعدد الاختيارات عالي الجودة (MCQs) يغطي النطاق الكامل لمفاهيم وأدوات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تم تصميم كل سؤال ليعكس أنماط المقابلة الفعلية من شركات التكنولوجيا الرائدة ويتضمن شرحًا تفصيليًا للإجابات الصحيحة، مما يساعدك ليس فقط على الحفظ ولكن فهم المبادئ الأساسية بعمق. هذا ليس مجرد اختبار - إنه أداة إتقان لتعزيز معرفتك وتحديد نقاط الضعف وبناء الثقة قبل يومك الكبير. لماذا هذه الدورة؟
- أكثر من 1400 سؤال تدريبي: مقسمة إلى 6 أقسام أساسية، يحتوي كل منها على مئات من الأسئلة المتعددة الأسئلة المستندة إلى السيناريوهات والمفاهيمية والمتعلقة بالبرمجة.
- محاكاة المقابلة الحقيقية: تعكس الأسئلة تلك التي تم طرحها في الجولات الفنية في شركات FAANG والشركات الناشئة وعلوم البيانات. الأدوار.
- شرح تفصيلي: كل إجابة صحيحة تأتي مع شرح واضح خطوة بخطوة حتى تتعلم لماذا يكون الخيار صحيحًا - ولماذا يكون الآخرون مخطئين.
- التعلم المرن: تدرب حسب الموضوع أو قم بإجراء اختبارات موقوتة كاملة لتحسين السرعة والدقة.
- تغطي جميع مستويات الخبرة: بدءًا من النظرية التأسيسية وحتى النشر المتقدم والأخلاقيات، تدعم هذه الدورة المتعلمين في كل المستويات. المرحلة.
القسم 1: أساسيات التعلم الآلي إتقان الخوارزميات الأساسية والأسس النظرية التي يجب أن يعرفها كل مهندس ذكاء اصطناعي.
- التعلم الخاضع للإشراف (الانحدار الخطي/اللوجستي، SVM، أشجار القرار)
- التعلم غير الخاضع للإشراف (التجميع، PCA، t-SNE)
- مقاييس تقييم النموذج (الدقة، الاستدعاء، ROC-AUC)
- تقنيات التنظيم (L1/L2، التسرب، التحقق المتبادل)
- مفاضلة التحيز والتباين وهندسة الميزات
س1. أي مما يلي يصف بشكل أفضل الغرض من تنظيم L1 (Lasso) في النماذج الخطية؟
أ) لتقليل التعقيد الحسابي أثناء التدريب
ب) لمنع التجاوز عن طريق تقليص جميع المعاملات بالتساوي
ج) لمنع التجاوز عن طريق تقليص بعض المعاملات إلى الصفر
د) لزيادة تباين النموذج لتعميم أفضل الإجابة الصحيحة: ج
شرح: يضيف تنظيم L1، المعروف أيضًا باسم Lasso عقوبة تساوي القيمة المطلقة لحجم المعاملات. وهذا له تأثير في دفع بعض المعاملات إلى الصفر تمامًا، مما يؤدي إلى اختيار الميزات بشكل فعال. في المقابل، يقوم L2 (Ridge) بتقليص المعاملات بشكل موحد ولكن نادرًا ما يضعها على الصفر. وبالتالي، فإن L1 مفيد عند التعامل مع البيانات عالية الأبعاد حيث يكون التناثر مطلوبًا.
القسم 2: معالجة البيانات والمعالجة المسبقة تعرف على كيفية تنظيف البيانات وتحويلها وإعدادها - وهي مهارة بالغة الأهمية لأنظمة تعلم الآلة في العالم الحقيقي.
- تضمين البيانات المفقودة واكتشاف العناصر الخارجية
- قياس البيانات وتطبيعها (التوحيد القياسي، الحد الأدنى)
- الترميز الفئوي المتغيرات
- التعامل مع مجموعات البيانات غير المتوازنة (SMOTE، إعادة العينات)
- إنشاء خطوط أنابيب بيانات قوية وضمان جودة البيانات
السؤال الثاني. متى يجب عليك تطبيق تحجيم الميزات في مسار التعلم الآلي؟
أ) فقط للنماذج المستندة إلى الأشجار مثل Random Forest
ب) قبل تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار
ج) بعد تقسيم اختبار التدريب، بشكل مستقل عن بيانات التدريب والاختبار
د) بعد تدريب النموذج لتفسير أهمية الميزةالإجابة الصحيحة: ج
شرح: يجب تطبيق تحجيم الميزات بعد تقسيم اختبار التدريب، باستخدام أداة القياس المجهزة فقط على بيانات التدريب. ثم يتم تطبيق نفس التحويل على مجموعة الاختبار. يمنع هذا تسرب البيانات - إذا تم القياس قبل التقسيم، فقد تؤثر المعلومات الواردة من مجموعة الاختبار على المتوسط والانحراف المعياري المستخدم للقياس، مما يؤدي إلى تقديرات أداء مفرطة في التفاؤل.
القسم 3: التعلم العميق والشبكات العصبيةالتعمق في الشبكات العصبية والهندسة المعمارية وتقنيات التحسين المستخدمة في أنظمة الذكاء الاصطناعي المتطورة.
- أساسيات الشبكة العصبية (وظائف التنشيط والفقدان) الوظائف)
- خوارزميات الانتشار العكسي والتحسين (Adam, SGD)
- الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) ونقل التعلم
- الشبكات المتكررة (LSTM، GRU)، والمحولات، والانتباه
- النماذج التوليدية (GANs) ومفاهيم التعلم المعزز
س3. لماذا تُفضل وظيفة تنشيط ReLU في الشبكات العصبية العميقة على السيني؟
أ) إنها تُخرج قيمًا بين 0 و1، مما يجعلها احتمالية
ب) إنها تتجنب مشكلة التدرج المتلاشي في الطبقات العميقة
ج) إنها مكلفة حسابيًا ولكنها أكثر دقة
د) تقدم عدم الخطية فقط في الشبكات الضحلة الإجابة الصحيحة: ب
الشرح: ReLU (الخطي المُصحح) Unit) ، والتي تم تعريفها على أنها f(x) = max(0, x)، لا تشبع للقيم الإيجابية، مما يسمح للتدرجات بالتدفق بحرية أثناء الانتشار العكسي. في المقابل، تتشبع الوظائف السينية عند 0 و1، مما يتسبب في تدرجات صغيرة جدًا (تدرجات متلاشية) في الشبكات العميقة، مما يؤدي إلى إبطاء التعلم أو إيقافه. وهذا يجعل ReLU أكثر ملاءمة للبنيات العميقة.
القسم 4: البرمجة والأدواتاختبر كفاءتك في البرمجة وإلمامك بأطر العمل والأنظمة الأساسية الأساسية.
- برمجة بايثون (NumPy، Pandas، هياكل البيانات)
- مكتبات ML (Scikit-learn، XGBoost)
- أطر التعلم العميق (TensorFlow، PyTorch)
- أدوات البيانات الضخمة (Spark وDask)
- التحكم في الإصدار وDocker والأنظمة الأساسية السحابية (AWS وGCP)
السؤال الرابع. ما هو الفرق الأساسي بين TensorFlow وPyTorch من حيث معالجة الرسم البياني الحسابي؟
أ) يستخدم TensorFlow الرسوم البيانية الثابتة؛ يستخدم PyTorch الرسوم البيانية الديناميكية
ب) يستخدم TensorFlow الرسوم البيانية الديناميكية؛ يستخدم PyTorch رسومًا بيانية ثابتة
ج) يستخدم كلاهما رسومًا بيانية ثابتة بشكل افتراضي
د) يستخدم كلاهما رسومًا بيانية ديناميكية مع تنفيذ حريص. الإجابة الصحيحة: أ
الشرح: تاريخيًا، استخدم TensorFlow رسومًا بيانية حسابية ثابتة (تحديد وتشغيل)، مما يتطلب إنشاء الرسم البياني قبل التنفيذ. من ناحية أخرى، تستخدم PyTorch الرسوم البيانية الحسابية الديناميكية (التحديد حسب التشغيل)، والتي يتم إنشاؤها أثناء التمرير للأمام - مما يجعل تصحيح الأخطاء أسهل. ومع ذلك، يدعم TensorFlow الحديث التنفيذ المتحمس (السلوك الديناميكي بشكل افتراضي)، على الرغم من أن التمييز يظل ذا صلة في سياقات التعليمات البرمجية وتحسين الأداء القديمة. القسم 5: نشر النموذج وتحسينه فهم كيفية انتقال النماذج من دفاتر ملاحظات Jupyter إلى بيئات الإنتاج.
- نشر النموذج (واجهات برمجة تطبيقات REST وخدمة TensorFlow)
- قابلية التوسع والأنظمة الموزعة
- النموذج المراقبة واختبار A/B
- ضبط المعلمات الفائقة (بحث الشبكة، Optuna)
- قابلية التفسير (SHAP، LIME) وتحسين التكلفة
السؤال الخامس. ما هي الفائدة الرئيسية من استخدام تنسيق ONNX (Open Neural Network Exchange) لنشر النموذج؟
أ) أنه يقلل من حجم النموذج من خلال القياس الكمي
ب) إنه يتيح قابلية التشغيل البيني للنموذج عبر أطر عمل مختلفة
ج) يعمل تلقائيًا على تحسين المعلمات الفائقة
د) يوفر مراقبة مدمجة لاكتشاف الانجراف الإجابة الصحيحة: ب
شرح: يسمح ONNX بالنماذج المدربة في إطار عمل واحد (على سبيل المثال، PyTorch) ليتم تصديرها وتشغيلها في أداة أخرى (على سبيل المثال، TensorFlow أو Microsoft Cognitive Toolkit). وهذا يعزز إمكانية التشغيل البيني ويبسط سير عمل النشر، خاصة في بيئات متعددة الإطارات. بينما يدعم ONNX التحسينات، فإن غرضه الأساسي هو التوافق بين أطر العمل. القسم 6: التطبيقات والأخلاقيات استكشاف حالات الاستخدام في العالم الحقيقي والتأثير المجتمعي لتقنيات الذكاء الاصطناعي.
- تطبيقات الصناعة (الرعاية الصحية، والمالية، والبرمجة اللغوية العصبية، والأنظمة الذاتية)
- الذكاء الاصطناعي الأخلاقي وتخفيف التحيز
- دراسات الحالة (أنظمة التوصية، والشذوذ الاكتشاف)
- الاتجاهات الناشئة (التعلم الموحد، TinyML، الذكاء الاصطناعي التوليدي)
- التواصل والتعاون في الفرق
س6. ما هي التقنية التي يمكن أن تساعد في تخفيف التحيز في نظام التعرف على الوجه الذي يتم تدريبه بشكل أساسي على الأفراد ذوي البشرة الفاتحة؟
أ) زيادة تعقيد النموذج لتحسين الدقة
ب) جمع بيانات تدريب أكثر تنوعًا وتضمينها
ج) استخدام الصور ذات التدرج الرمادي فقط لتقليل تحيز الألوان
د) نشر النموذج فقط في المناطق ذات الخصائص الديموغرافية المماثلةالإجابة الصحيحة: ب
شرح: غالبًا ما ينبع التحيز الخوارزمي من بيانات التدريب غير التمثيلية إن تضمين أمثلة أكثر تنوعًا - وخاصة المجموعات الممثلة تمثيلاً ناقصًا - يساعد النموذج على تعلم تمثيلات أكثر عدالة. على الرغم من وجود تقنيات مثل تقليل التحيز، يظل تنوع البيانات هو النهج الأكثر فعالية وتأسيسيًا للحد من التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
ما ستكسبه
- أكثر من 1400 سؤال تدريبي مع شرح تفصيلي
- فهم عميق لمفاهيم الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي الأساسية والمتقدمة
- الثقة في التعامل مع جولات MCQ الفنية وتقييمات الترميز
- نظرة ثاقبة في الهندسة الواقعية تحديات تتجاوز النظرية الأكاديمية
- الوصول مدى الحياة إلى بنك الأسئلة المتنامي الذي تم تحديثه بالاتجاهات الجديدة
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)
0 تعليقات
تسجيل دخول
