How Machine Learning Really Works

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 :

تحتوي هذه الدورة على استخدام الذكاء الاصطناعي. المدة: 21 أسبوع · 105 يوم تدريس
الجمهور: أصحاب منتجات الذكاء الاصطناعي، ومديرو المشاريع، وقادة الأعمال والتكنولوجيا
الأسلوب: مفاهيمي، ومرئي، وقياسي، وصفر الرياضيات. كيف يعمل التعلم الآلي حقًا: النماذج الذهنية للنماذج هي دورة شاملة وغير فنية مصممة لأصحاب المنتجات، ومديري المنتجات، وقادة الأعمال، وصناع القرار في مجال الذكاء الاصطناعي الذين يحتاجون إلى فهم التعلم الآلي دون أن يصبحوا علماء بيانات أو المهندسين. تشرح هذه الدورة التعلم الآلي من خلال نماذج عقلية واضحة وأمثلة عملية واستدلال يركز على المنتج. بدلاً من الغوص في الرياضيات أو التعليمات البرمجية أو الخوارزميات، سوف يفهم المتعلمون كيف تتصرف أنظمة التعلم الآلي فعليًا: كيف يتعلمون من البيانات، ولماذا يقومون بتنبؤات احتمالية، وأين يفشلون، وكيف ينبغي لقادة المنتج تقييمها. على مدار 21 أسبوعًا و105 أيام تدريس، يستكشف المتعلمون دورة الحياة الكاملة للتعلم الآلي من منظور المنتج والأعمال. تبدأ الدورة بشرح سبب انهيار البرامج التقليدية القائمة على القواعد ولماذا أصبح تعلم الآلة ضروريًا لحل المشكلات التي تنطوي على الغموض والحجم وعدم اليقين. يقوم المتعلمون بعد ذلك ببناء فهم مفاهيمي قوي لأنظمة تعلم الآلة، بما في ذلك المدخلات والأنماط والمخرجات ووقت التدريب ووقت التشغيل والاحتمالات وأسطورة الصندوق الأسود. التركيز الرئيسي للدورة هو البيانات. سوف يفهم المتعلمون سبب عدم كون البيانات محايدة، ولماذا لا يكون المزيد من البيانات أفضل دائمًا، وكيف تحدد الملصقات سلوك النموذج، ولماذا يمكن أن تؤدي مشكلات البيانات الدقيقة إلى فشل كبير في المنتج. تشرح الدورة أيضًا ماهية النماذج حقًا، وكيف تعمل المعلمات من الناحية المفاهيمية، ولماذا لا "تفهم" النماذج حقًا، وكيف يختلف التعميم عن الحفظ. سوف يستكشف المتعلمون أنواعًا رئيسية من التعلم، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف، وغير الخاضع للإشراف، وشبه الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز، مع التركيز على متى يكون كل نهج منطقيًا. سوف يتعلمون أيضًا كيفية تدريب النماذج، وكيفية عمل حلقات ردود الفعل، ولماذا يمكن أن تكون الدقة مضللة، وكيفية تقييم أنظمة تعلم الآلة باستخدام قيمة الأعمال والمخاطر وتأثير العالم الحقيقي بدلاً من النتائج الفنية وحدها. وتتجاوز الدورة أداء النموذج وتعلم قادة المنتج كيفية التفكير في التحيز والإنصاف وقابلية التفسير والثقة وتجربة المستخدم والقيود التشغيلية والحوكمة والاقتصاد وقرارات البائعين والرقابة البشرية. سوف يدرس المتعلمون سبب تدهور النماذج بمرور الوقت، ولماذا تتوقف مشاريع تعلم الآلة، ومتى لا تستخدم تعلم الآلة، وكيفية طرح أسئلة أفضل عند العمل مع فرق تعلم الآلة. تعمل الأقسام اللاحقة على ربط الدورة التدريبية بالذكاء الاصطناعي التوليدي، والأخلاقيات، والحوكمة، ودراسات الحالة الواقعية، مما يساعد المتعلمين على ربط مفاهيم تعلم الآلة الأساسية بمنتجات الذكاء الاصطناعي الحديثة. بحلول النهاية، سيتمكن المتعلمون من تقييم أفكار الذكاء الاصطناعي بثقة أكبر، وتحدي المقترحات الضعيفة، وتحديد المخاطر مبكرًا، وتوصيل المفاضلات بوضوح، والتفكير مثل مالكي منتجات الذكاء الاصطناعي الأصلية. هذه الدورة مثالية للقادة الذين يرغبون في تجاوز الكلمات الطنانة الخاصة بالذكاء الاصطناعي وتطوير الحكم العملي لبناء وشراء وإدارة وتوسيع نطاق المنتجات التي تعتمد على التعلم الآلي بشكل مسؤول.

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)