Machine Learning & Deep Learning Masterclass for Beginners

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 :

إتقان عملية التعلم الآلي من طرف إلى طرف مع Python ، والرياضيات ، والمشاريع-لا توجد خبرة سابقة في هذه الدورة ليست مجرد تعليمي آخر تمهيدي. إنها خريطة طريق كاملة ومكثفة ، مصنوعة بعناية للمبتدئين الذين يرغبون في أن يصبحوا ممارسين واثقين وقادرين على التعلم الآلي. سواء كنت طالبًا أو طالبًا في وظيفة أو محترفًا عاملاً يتطلع إلى الانتقال إلى AI/ML ، فإن هذا الدورة يربطك بالمهارات الأساسية ، والخبرة العملية ، والتفاهم العميق اللازم لتزدهر في عالم اليوم الذي يحركه البيانات. ولكن لماذا تفعل ذلك. سوف تذهب خطوة بخطوة من Python التأسيسية إلى بناء نماذج ML حقيقية ونشرها في سير العمل في العالم الحقيقي-حتى لمس الموضوعات المتقدمة مثل نماذج الفرقة ، وضبط الماكينة ، وتنسيق ، وتولي من الذكاء الاصطناعي. التعلم العميق.

أنواع نموذج ML الرئيسية: الانحدار ، التصنيف ، التجميع.

فهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، Gen AI ، ومستقبل الأنظمة الذكية.

تحقق من المعرفة لتعزيز الفهم المفاهيمي. وظائف.

هياكل البيانات: القوائم ، مجموعات ، tuples ، القواميس مع المختبرات العملية.

البرمجة الموجهة للكائنات ، وطلبات API ، والكشط على شبكة الإنترنت مع cleanting.

الأساسيات

• التعامل مع القيم المفقودة ، وأنواع البيانات ، والتناقضات ، والتكرارات. المعرفة.
• تشفير المتغيرات الفئوية ، و binning ، والتعيين ، وتوليد الدمى.
• إعدادات البيانات الاستكشافية لتعزيز أداء النموذج.

#ul> تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) وتصور

• إنشاء توزيع باستخدام KDE.
• الاختبارات.
• إجراء تحويلات البيانات (log ، sqrt ، box-cox).
• اختيار ميزات ذات معنى وتقليل الأبعاد عبر pca.

التطبيقات في التعلم العميق.

استيعاب الرياضيات وراء العمارة النموذجية والمنطق التدريبي.

#______ خوارزميات التعلم الآلي-شرح وبنيت من الصفر

• الانحدار الخطي ، والانحدار اللوجستي ، وتجميع الكميات. Python مع التقييمات والتنبؤات.
• العمل مع مجموعات بيانات حقيقية في مختبرات التدريب العملي الموجهة.

#______ خوارزميات التعزيز المتقدمة-المصنفة المفضلة ، و sgboost

• adaboost ، تعزيز التدرج (gbm) ، catboost ، كيفية تدريبهم.
• فهم متى ولماذا تستخدم كل واحد.

#______ تقييم النموذج ، والتحسين ، والتحسين

• k-fold raction ، l1 & l2 تنظيم. أساليب بايزي.
• جعل نماذجك أكثر قوة وعادلة وقابلة للتعميم.

#______ أساسيات التعلم العميق مع TensorFlow 2.0

• فهم كيفية تعلم الشبكات العصبية. تحسين نماذج DL.

#______ مقدمة في AI التوليدي والهندسة الفورية

• سير العمل ، وأنواع من AI ، وتطبيقات Gen AI في NLP ، والرؤية ، والكلام. الانتشار.

#______ التدريب العملي على المشاريع الحقيقية-من نقطة الصفر إلى النشر

• مهام ML الواقعية بما في ذلك دراسات حالة التصنيف والانحدار.
• مشاريع التعلم العميق: تنظيف النص إلى صورة وتقييم
• تحيات أنابيب ML الكاملة: النماذج ، النماذج ، والتقييم ، والتقييم ، والتقييم. الحافظات التي تستحق التوظيف ومديري التوظيف.

ما الذي ستخلطه في نهاية هذه الدورة ، سيكون لديك القدرة على:

• كتابة رمز Python نظيف لمشاريع التعلم الآلي. والنماذج الدقيقة التي تستخدم التقنيات المتقدمة.
• العمل على مشاريع ML الحقيقية التي تحاكي بيئات العمل المهنية.
• فهم أساسيات التعلم العميق وسير عمل الذكاء الاصطناعي.
• بناء محفظة يمكن أن تساعدك في الحصول على مهارة على مستوى الوسيط على فهم الوظائف. الدروس هي الكود الأول ، والتفسير الغنية ، ومصممة للمتعلمين الذين يريدون العمق ، وليس الاختصارات. إذا كنت مستعدًا لاستثمار الجهد ، فإن المكافآت حقيقية. لكن إتقان الأمر يتطلب الالتزام. هذا 2025 سوف يرشدك Masterclass التعلم الآلي خلال تلك الرحلة خطوة بخطوة-لا تساعدك على تعلم ML فقط ، ولكن فكر مثل ممارس ML ، ويعمل مثل واحد أيضًا. قم بالتواصل الآن وابدأ التحول إلى خبير في التعلم الآلي.

  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)