Foundations of Machine Learning: A Beginner’s Journey

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 :

هل لديك فضول بشأن كيفية تعلم الآلات واتخاذ القرارات وتشغيل التقنيات مثل السيارات ذاتية القيادة وأنظمة التوصية وروبوتات الدردشة؟ هذه الدورة هي مقدمة ودية لعالم التعلم الآلي - لا تتطلب خبرة سابقة! سواء كنت طالبًا أو محترفًا أو مجرد شخص مفتون بالذكاء الاصطناعي، سترشدك هذه الدورة خطوة بخطوة عبر الأفكار الأساسية وراء التعلم الآلي. ستتعلم كيف يمكن لأجهزة الكمبيوتر التعرف على الأنماط، وإجراء التنبؤات، وحتى تحسين نفسها بمرور الوقت - كل ذلك موضح بلغة بسيطة وواضحة. سنبدأ بالأساسيات وننتقل تدريجيًا إلى موضوعات أكثر تقدمًا مثل التعلم العميق والشبكات العصبية والتعلم المعزز. على طول الطريق، ستستكشف تطبيقات العالم الحقيقي، وتبني نماذجك الخاصة، وتفهم التأثير الاجتماعي للذكاء الاصطناعي. وبنهاية الدورة، لن تفهم فقط كيفية عمل التعلم الآلي - بل ستكون قادرًا على استخدامه بثقة. تدفق الدورة: رحلتك عبر التعلم الآلي. تم تصميم هذه الدورة لتأخذك من مبتدئ تمامًا إلى ممارس واثق للتعلم الآلي - خطوة بخطوة، بطريقة منطقية وجذابة. البدء: ما هو التعلم الآلي؟ نبدأ بالصورة الكبيرة – ما هو التعلم الآلي، وكيف يعمل، ولماذا يغير الصناعات. سوف تستكشف أمثلة من العالم الحقيقي وستفهم الفرق بين المهام مثل التصنيف والانحدار والتجميع.2. بناء الأساسيات: النماذج الخطية: بعد ذلك، ستتعلم كيف تقوم الآلات بالتنبؤات باستخدام نماذج بسيطة مثل الانحدار الخطي. ستكتشف كيفية تدريب هذه النماذج وتحسينها وتقييم أدائها.3. اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً: تقييم النماذج: هنا، نتعمق في كيفية اختبار النماذج ومقارنتها. ستتعرف على التجارب ومقاييس التقييم وكيفية معرفة ما إذا كان النموذج الخاص بك يعمل بشكل جيد بالفعل.4. إعداد بياناتك: المعالجة المسبقة للبيانات: قبل أن تتمكن الآلات من التعلم، فإنها تحتاج إلى بيانات نظيفة. ستتعلم كيفية التعامل مع القيم المفقودة والقيم المتطرفة والفئات غير المتوازنة وكيفية تحويل البيانات للحصول على نتائج أفضل. التفكير في الاحتمالات: النماذج الاحتمالية: سوف تستكشف كيف تساعد الاحتمالية الآلات على اتخاذ القرارات في ظل عدم اليقين. وتشمل المواضيع مصنفات بايز، والانحدار اللوجستي، ونظرية المعلومات.6. التعمق أكثر: الشبكات العصبية والتعلم العميق: الآن ندخل عالم التعلم العميق. ستفهم كيفية عمل الشبكات العصبية، وكيف تتعلم من خلال الانتشار العكسي، وكيف تعمل على تشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة. التقنيات المتقدمة: النماذج والمجموعات التوليدية: ستتعلم كيف يمكن للآلات إنشاء بيانات جديدة باستخدام شبكات GAN وأجهزة التشفير التلقائي، وكيف يمكن أن يؤدي الجمع بين النماذج (المجموعات) إلى تحسين الدقة والمتانة.8. التعلم بمرور الوقت: التسلسلات والنماذج المتكررة: اكتشف كيفية تعامل الأجهزة مع البيانات التي تتغير بمرور الوقت - مثل النص أو الكلام أو الفيديو - باستخدام نماذج RNN وLSTMs وMarkov.9. التوصيات الذكية: نماذج التضمين: اكتشف كيف توصي منصات مثل Netflix وAmazon بالمحتوى باستخدام نماذج التضمين، وPCA، والتقنيات القائمة على الرسم البياني.10. التعلم بالممارسة: التعلم المعزز: أخيرًا، ستتعلم كيف يمكن للآلات أن تتعلم عن طريق التجربة والخطأ - مثل ممارسة الألعاب أو التنقل في البيئات - باستخدام التعلم المعزز وتحسين السياسات.11. التفكير النقدي: التأثير الاجتماعي للذكاء الاصطناعي: على مدار الدورة التدريبية، سنتوقف مؤقتًا للتفكير في الآثار الأخلاقية والاجتماعية للتعلم الآلي - بدءًا من التحيز إلى العدالة والذكاء الاصطناعي المسؤول.
قبل أن تبدأ الدورة التدريبية:

• يمكن تنزيل التعليقات التوضيحية والشرائح للمحاضرة ضمن المحاضرة الأولى من كل قسم.
• تتوفر الواجبات المنزلية للدورة التدريبية للتنزيل ضمن المواد القابلة للتنزيل لكل محاضرة ذات صلة.
• تتوفر أوراق عمل الدورة وملفات Python كحزمة مضغوطة مدمجة ضمن المحاضرة الأولى.
• يأتي كل قسم مع كمية صغيرة من مواد القراءة التكميلية. وهي متاحة كموارد قابلة للتنزيل مع المحاضرة الأولى لكل قسم.
• مرفق ملف PDF للمفاهيم الأولية ضمن المحاضرة الأولى. إنها الأشياء التي يجب أن تعرفها بالفعل، إما من الدورات السابقة التي تابعتها، أو من تعليمك في المدرسة الثانوية. ومع ذلك، نظرًا لأن هذه الدورة تلبي العديد من البرامج، فلا يمكننا التأكد بشكل كامل من تغطية جميع التمهيدات بشكل كامل في مقاطع الفيديو. لذلك، يصف ملف PDF هذا ويشرح الأساسيات التي يمكن أن تكون مفيدة لك.

لماذا تأخذ هذه الدورة التدريبية؟

• تعلم بالممارسة: أمثلة عملية وتمارين عملية ومشاريع واقعية.
• تغطي كل شيء بدءًا من الأساسيات وحتى الموضوعات المتقدمة مثل التعلم العميق وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي.
• مثالية للمبتدئين ومحولي المهنة والعقول الفضولية.

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)