منذ 5 ساعات
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 :
في العصر الحديث لهندسة البيانات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي واسع النطاق، تعتمد المؤسسات على منصات تعلم الآلة القابلة للتطوير والقادرة على معالجة مجموعات البيانات الضخمة وتتبع التجارب ونشر النماذج بكفاءة والحفاظ على سير عمل التعلم الآلي على مستوى الإنتاج. تم تصميم هذه الدورة لمحاكاة الضغط الحقيقي والمنطق والتفكير التحليلي المطلوب للنجاح في شهادة Databricks Machine Learning Associate والعمل بثقة داخل بيئات تعلم الآلة في المؤسسة. بدلاً من التعلم السلبي، سوف تتدرب من خلال نظام منظم قائم على الأسئلة مصمم ليعكس سيناريوهات التعلم الآلي الحقيقية المستخدمة عبر منصات البيانات الحديثة المستندة إلى السحابة. يركز كل سؤال على تحسين اتخاذ القرار، والقدرة على التفكير، وفهم سير العمل، ومعرفة تعلم الآلة على مستوى الإنتاج بدلاً من الحفظ البسيط. ستعمل من خلال 1500 سؤال واقعي للامتحان، منظمة بعناية في ستة أقسام قوية: أساسيات التعلم الآلي وبنية البيانات، سير عمل تعلم الآلة، إعداد البيانات، هندسة الميزات والتحليل الاستكشافي، التدريب النموذجي، خوارزميات تعلم الآلة وتتبع التجارب، ضبط المعلمات الفائقة، تقييم النموذج وتحسينه، MLflow، والسجل النموذجي، ونشر التعلم الآلي، وخطوط إنتاج ML، وAutoML والذكاء الاصطناعي المسؤول. يتضمن كل سؤال خيارات متعددة للإجابة، وإجابة صحيحة تم التحقق منها، وشرحًا تفصيليًا مصممًا لتعزيز كل من الفهم النظري والتفكير العملي في العالم الحقيقي. يقدم قسم سير عمل تعلم الآلة وDatabricks ML المبادئ الأساسية للتعلم الآلي داخل بيئات Databricks، بما في ذلك مفاهيم دورة حياة ML، وسير العمل المستند إلى دفتر الملاحظات، والتجربة التعاونية، عمليات تعلم الآلة القابلة للتطوير عبر الأنظمة الموزعة. يركز قسم إعداد البيانات وهندسة الميزات والتحليل الاستكشافي على إعداد مجموعات بيانات حقيقية لخطوط أنابيب التعلم الآلي، بما في ذلك اختيار الميزات، وتحويل البيانات، ومعالجة القيمة المفقودة، والتحليل الاستكشافي، وتقنيات تحسين مجموعة البيانات المستخدمة في مشاريع تعلم الآلة في المؤسسة. يعمل قسم التدريب النموذجي، وخوارزميات تعلم الآلة وتتبع التجارب على تطوير فهمك لسير عمل التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، واختيار الخوارزمية، واستراتيجيات تدريب النماذج، ومقارنة التجارب، وتتبع التعلم يتم تشغيله باستخدام MLflow. يعمل قسم ضبط المعلمات الفائقة وتقييم النماذج وتحسينها على تعزيز قدرتك على تحسين نماذج التعلم الآلي من خلال مقاييس التقييم واستراتيجيات الضبط وتقنيات التحقق من الصحة ومقارنة الأداء ومنهجيات تحسين النماذج المستخدمة في بيئات الإنتاج. يشرح قسم MLflow وسجل النماذج ونشر التعلم الآلي كيف تقوم فرق التعلم الآلي في المؤسسة بإدارة التجارب وتسجيل النماذج المدربة وإصدار أصول تعلم الآلة ونشر حلول التعلم الآلي القابلة للتطوير باستخدام ممارسات MLOps الحديثة. يركز قسم AutoML والذكاء الاصطناعي المسؤول على مفاهيم التعلم الآلي المتقدمة الموجهة نحو الإنتاج، بما في ذلك سير عمل تعلم الآلة الآلي، وتنسيق خطوط الأنابيب، ومبادئ الحوكمة، واعتبارات العدالة، ومنهجيات الذكاء الاصطناعي المسؤولة، واستراتيجيات نشر الإنتاج القابلة للتطوير. تدعم جميع الأقسام عمليات إعادة غير محدودة، مما يسمح لك بتحديد مناطق الضعف بشكل مستمر، وتحسين سرعة التفكير لديك، وتعزيز معرفتك بتعلم الآلة، وبناء الثقة تحت ضغط مستوى الشهادة. وبنهاية هذه الدورة، لن تكون مستعدًا فقط لامتحان Databricks Machine Learning Associate - ستفكر: التحليل والعمل مثل مهندس التعلم الآلي في العالم الحقيقي الذي يعمل في بيئات الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات.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
