عن الدورة
تُعد الإحصاءات ونظرية الاحتمالات من الركائز الأساسية التي لا غنى عنها في مجالات علوم البيانات والذكاء الاصطناعي. تقدم جامعة كولورادو بولدر هذه الدورة الشاملة لتزويد المتعلمين بالأسس الرياضية والتحليلية الضرورية لفهم البيانات واستخلاص الرؤى العميقة منها وتطبيقها في سيناريوهات واقعية. في هذه الدورة التأسيسية، سيتعمق المتعلمون في المفاهيم الجوهرية للاحتمالات، بدءاً من القواعد الأساسية وصولاً إلى التوزيعات الاحتمالية المتقدمة. كما ستغطي الدورة مواضيع حيوية ومتخصصة مثل سلاسل ماركوف (Markov Chains)، والتي تلعب دوراً محورياً في بناء النماذج التنبؤية وتطوير خوارزميات التعلم الآلي. سواء كنت تسعى لبدء مسيرتك المهنية في تحليل البيانات، أو ترغب في تعزيز مهاراتك البرمجية بفهم رياضي وتحليلي أعمق، فإن هذه الدورة تمثل نقطة انطلاق مثالية. يتميز محتوى الدورة بأسلوبه العملي الذي يربط بين المفاهيم الرياضية المجردة والتطبيقات الحقيقية في عالم التكنولوجيا والبيانات الضخمة. ستعمل من خلال هذا المسار التعليمي على تطوير قدرتك على التفكير النقدي، وتحليل السيناريوهات المعقدة، وحل المشكلات باستخدام الأدوات الإحصائية المناسبة. بفضل تقديمها من قبل مؤسسة أكاديمية مرموقة وإتاحتها بشكل مجاني، فإن هذه الدورة تُعد فرصة ذهبية لكل مهتم بمواكبة التطورات السريعة في قطاع التكنولوجيا الحديثة. انضم إلينا اليوم لتأسيس فهم قوي ومتين يفتح لك آفاقاً مهنية واسعة في عالم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
ماذا ستتعلم
- فهم المفاهيم الأساسية لنظرية الاحتمالات والإحصاء
- إتقان كيفية استخدام سلاسل ماركوف في النمذجة التنبؤية
- تطبيق الأسس الرياضية لحل مشكلات علوم البيانات
- تحليل البيانات واستخلاص النتائج باستخدام الأدوات الإحصائية المناسبة
المدرسون
Anne Dougherty
Applied Mathematics
Jem Corcoran
Applied Mathematics