Machine Learning and Deep Learning Projects in Python

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 :

لقد أحدث التعلم الآلي والتعلم العميق ثورة في العديد من الصناعات من خلال تمكين تطوير أنظمة ذكية قادرة على اتخاذ قرارات وتنبؤات مستنيرة. تم تطبيق هذه التقنيات على مجموعة واسعة من المشاريع الواقعية، مما أدى إلى تغيير الطريقة التي تعمل بها الشركات وتحسين النتائج عبر مجالات مختلفة. في هذا التدريب، جرت محاولة لتعليم الجمهور، بعد الإلمام الأساسي بالتعلم الآلي والتعلم العميق، وتطبيقها في بعض المشكلات والمشاريع الحقيقية (والتي تعتبر في الغالب مشاريع شائعة وتستخدم على نطاق واسع). أيضًا، تتم جميع عمليات الترميز وتنفيذ النماذج بلغة بايثون، والتي بالإضافة إلى التعلم الآلي، مهارات الطلاب في كما ستزداد لغة بايثون وسيصبحون أكثر كفاءة فيها. في هذه الدورة، سيتم تعريف الطلاب على بعض خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق مثل الانحدار اللوجستي، Naive Bayes متعدد الحدود، Gaussian Naive Bayes، SGDClassifier، ... ونماذج مختلفة. كما أنهم سيستخدمون الشبكات العصبية الاصطناعية للنمذجة لتنفيذ المشاريع. إن استخدام مجموعات البيانات الفعالة في مجالات مختلفة، وإعداد البيانات ومعالجتها مسبقًا، وتصور النتائج، واستخدام مقاييس التحقق من الصحة، وطرق التنبؤ المختلفة، ومعالجة الصور، وتحليل البيانات والتحليل الإحصائي هي أجزاء أخرى من هذه الدورة. لقد أحدث التعلم الآلي والتعلم العميق تأثيرًا تحويليًا عبر العديد من الصناعات، مما أدى إلى إنشاء أنظمة ذكية لديها القدرة على صنع قرارات مستنيرة وتوقعات دقيقة. وقد تم تسخير هذه التقنيات المبتكرة عبر مجموعة متنوعة من المشاريع الواقعية، مما أدى إلى إعادة تشكيل المشهد التشغيلي للشركات وتحقيق نتائج محسنة عبر مختلف المجالات. ضمن هذه الدورة التدريبية، الهدف الأساسي هو نقل المعرفة إلى الجمهور، بافتراض فهم أساسي للتعلم الآلي ومفاهيم التعلم العميق. ينتقل التركيز بعد ذلك إلى تطبيقاتهم العملية في مواجهة تحديات العالم الحقيقي وتنفيذ المشاريع، والتي يتم الاعتراف بالعديد منها على نطاق واسع واستخدامها في هذا المجال. علاوة على ذلك، يتم تنفيذ كامل الترميز والنماذج باستخدام لغة برمجة بايثون. لا يؤدي هذا النهج المزدوج إلى تعميق فهم الطلاب للتعلم الآلي فحسب، بل يساهم أيضًا في كفاءتهم في لغة بايثون نفسها. يشمل المنهج الدراسي لهذه الدورة مقدمة للعديد من خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق، بما في ذلك الانحدار اللوجستي، وتعدد الحدود Naive Bayes، وGaussian Naive Bayes، وSGDClassifier، وبعض الخوارزميات الأخرى من بين خوارزميات أخرى، إلى جانب بنيات النماذج المتنوعة. كعنصر محوري للدورة، يتعمق الطلاب في استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية للنمذجة، والتي تعد بمثابة حجر الزاوية لتنفيذ المشاريع المختلفة. الاستخدام الشامل لمجموعات البيانات ذات الصلة التي تغطي مجالات متنوعة، إلى جانب إعداد البيانات الشاملة وتقنيات المعالجة المسبقة، له الأسبقية. ويتم تزويد الطلاب أيضًا بالمهارات اللازمة لتصور النتائج وتفسيرها بشكل فعال، واستخدام مقاييس التحقق من الصحة بحكمة، واستكشاف منهجيات التنبؤ المتنوعة، والمشاركة في معالجة الصور، وإجراء تحليل البيانات والتحليل الإحصائي. تشكل هذه الجوانب مجتمعة المشهد متعدد الأوجه الذي تغطيه هذه الدورة. وفي النهاية، تم تقديم أكثر من 40 ورقة غش كاملة وعملية في مجال علوم البيانات والتعلم الآلي والتعلم العميق وبايثون.

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)