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 :
ماجستير تكامل البيانات الضخمة بالذكاء الاصطناعي: اختبارات الممارسة الشاملة مرحبًا بك في مورد الإعداد النهائي لإتقان التقاطع بين الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة. ومع تحول الصناعات نحو اتخاذ القرارات القائمة على البيانات، أصبحت القدرة على دمج مجموعات البيانات الضخمة مع نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة مهارة بالغة الأهمية. تم تصميم هذه الاختبارات التدريبية بدقة لسد الفجوة بين المعرفة النظرية والتطبيق العملي. لماذا يختار المتعلمون الجادون هذه الاختبارات التدريبية؟ يفهم المتعلمون الجادون أن اجتياز الشهادة أو التفوق في دور تقني يتطلب أكثر من مجرد حفظ التعريفات. تتميز هذه الدورة لأنها تركز على العمق المعرفي. بنك الأسئلة الخاص بنا ليس مجرد مجموعة من الحقائق؛ إنها محاكاة للتحديات التي ستواجهها في البيئات عالية المخاطر. نحن نقدم تفكيرًا شاملاً لكل إجابة، مما يضمن فهمك لـ "لماذا" وراء "ماذا". هيكل الدورة التدريبية يتم تنظيم الدورة إلى ستة مستويات متميزة لضمان التقدم المنطقي لمهاراتك:- الأساسيات / الأسس: يغطي هذا القسم المبادئ الأساسية لتخزين البيانات، وأساسيات الحوسبة الموزعة، والمفاهيم التمهيدية للتعلم الآلي. فهو يضمن لك أن يكون لديك أساس متين قبل الانتقال إلى البنى المعقدة.
- المفاهيم الأساسية: هنا، نتعمق في الأدوات الأساسية للتجارة. سيتم اختبارك على قواعد بيانات Spark وHadoop ومختلف NoSQL، مع التركيز على كيفية عمل هذه التقنيات بمثابة العمود الفقري لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي.
- المفاهيم المتوسطة: تستكشف هذه الوحدة تنسيق خطوط أنابيب البيانات وعمليات ETL المُحسّنة خصيصًا للذكاء الاصطناعي. سوف تتعلم كيفية تنظيف البيانات على نطاق واسع وهندسة الميزات داخل بيئات البيانات الضخمة.
- المفاهيم المتقدمة: نحن نتعامل مع المشكلات الكبيرة هنا، بما في ذلك معالجة التدفق في الوقت الفعلي، ونشر النماذج المعقدة (MLOps)، وإدارة البيانات عالية السرعة باستخدام أدوات مثل Kafka أو Flink.
- سيناريوهات العالم الحقيقي: يبتعد هذا القسم عن الوظائف المعزولة ويقدم مشكلات متعددة الطبقات. ستحتاج إلى تصميم حلول تأخذ في الاعتبار زمن الاستجابة والتكلفة وقابلية التوسع.
- مراجعة مختلطة / اختبار نهائي: محاكاة شاملة لبيئة الامتحانات الاحترافية، وسحب الأسئلة من جميع المستويات السابقة لاختبار قدرتك على الاحتفاظ بالبيانات وسرعتها.
- الخيار 1: البنية المتجانسة
- الخيار 2: بنية Lambda
- الخيار 3: المخطط النجمي
- الخيار 4: نموذج Hub-and-Spoke
- الخيار 5: معالجة نظير إلى نظير
- الخيار 1: تفشل الأنظمة المتجانسة في التوسع أفقيًا ولا يمكنها فصل احتياجات الدفعات ذات زمن الوصول العالي عن احتياجات التدفق منخفضة زمن الاستجابة بكفاءة.
- الخيار 3: المخطط النجمي هو هيكل تنظيمي لقاعدة بيانات (نمذجة) لتخزين البيانات، وليس بنية معالجة بيانات لتكامل الذكاء الاصطناعي.
- الخيار 4: Hub-and-Spoke هو نمط شبكة أو تكامل، ولكنه لا يعالج متطلبات المعالجة ثنائية المسار للبيانات الضخمة.
- الخيار 5: نظير إلى نظير هو نموذج اتصال لامركزي ولا يوفر الطبقات المنظمة المطلوبة لتناسق البيانات في مسارات الذكاء الاصطناعي.
- الخيار 1: تخزين SQL منظم الجداول للانضمام بشكل أسرع
- الخيار 2: إدارة معاملات ACID للتطبيقات المصرفية
- الخيار 3: تخزين وبحث التضمينات عالية الأبعاد التي تم إنشاؤها بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعي
- الخيار 4: ضغط ملفات الفيديو الأولية للتخزين الأرشيفي
- الخيار 5: تحميل موازنة حركة المرور بين خوادم الويب المتعددة
- الخيار 1: تتم معالجة جداول SQL المنظمة بواسطة قواعد البيانات العلائقية (RDBMS)، وليس قواعد بيانات المتجهات.
- الخيار 2: في حين أن بعض قواعد البيانات تدعم ACID، يتم تحسين قواعد بيانات المتجهات للبحث عن التشابه، وليس تكامل المعاملات للطرق التقليدية. Finance.
- الخيار 4: الضغط هو أسلوب لتحسين التخزين، بينما تركز قواعد البيانات المتجهة على إمكانية البحث واسترجاع المتجهات الرياضية.
- الخيار 5: موازنة التحميل هي وظيفة شبكة (الطبقة 4 أو 7)، لا علاقة لها تمامًا بتخزين أو استرجاع تضمينات بيانات الذكاء الاصطناعي.
- الخيار 1: عندما تحتوي جميع العقد في المجموعة على كمية متساوية من البيانات
- الخيار 2: عندما يتم تشفير البيانات باستخدام مفتاح غير متماثل
- الخيار 3: عندما يحتفظ عدد صغير من الأقسام بكمية أكبر بكثير من البيانات من غيرها
- الخيار 4: عند فقدان البيانات التعريفية أثناء إعادة تشغيل المجموعة
- الخيار 5: عندما يواجه نموذج الذكاء الاصطناعي "الهلوسة" بسبب سوء التدريب البيانات
- الخيار 1: يصف هذا "التحميل المتوازن"، وهو عكس انحراف البيانات.
- الخيار 2: التشفير هو إجراء أمني وليس له علاقة مباشرة بتوزيع حجم البيانات عبر العقد.
- الخيار 4: فقدان البيانات التعريفية هو فشل في النظام أو مشكلة في الكتالوج، وليس مشكلة في توزيع البيانات.
- الخيار 5: هلوسة الذكاء الاصطناعي هي مشكلة جودة مخرجات النموذج، في حين أن انحراف البيانات هو مشكلة إدارة الأداء والموارد في طبقة البيانات الضخمة.
- يمكنك إعادة إجراء الاختبارات عدة مرات كما تريد لضمان إتقانها.
- هذا بنك أسئلة أصلي ضخم تم تطويره بواسطة خبراء الصناعة.
- يمكنك الحصول على الدعم من المدربين إذا كانت لديك أسئلة بخصوص أي موضوع.
- يحتوي كل سؤال على شرح مفصل لتسهيل التعلم العميق.
- متوافق مع الهاتف المحمول مع تطبيق Udemy للتعلم أثناء التنقل.
- ضمان استرداد الأموال لمدة 30 يومًا إذا لم تكن راضيًا عن المحتوى.
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
