كل الدورات
عن الدورة
تقدم هذه الدورة شرحًا مفصلًا للمكونات الأساسية لبنية الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، مع التركيز على العناصر الحيوية مثل خطوط بيانات المعالجة، أُطُر تطوير النماذج، ومنصات النشر. توضح الدورة أهمية التصميم القوي والقابل للتوسع في بيئة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لضمان أداء فعّال ومستقر. تشمل المناهج تحليل العلاقات بين مكونات البنية التحتية، تقييم خطوط البيانات المستخدمة في النقل والمعالجة، وفحص أُطُر تطوير النماذج المختلفة وتأثيرها على التطبيقات العملية. في نهاية الدورة، ستكون قادرًا على تجهيز نماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة للإنتاج الفعلي، مع الاعتماد على مهارات برمجة متوسطة في بايثون ومعرفة إحصائية أساسية.
ماذا ستتعلم
- تحليل مكونات بنية الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والعلاقات بينها
- تقييم خطط بيانات فعالة لعمليات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
- تحليل أُطُر تطوير النماذج المختلفة وتقييمها
- تحضير نماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة للنشر في بيئات الإنتاج
المتطلبات المسبقة
- معرفة متوسطة ببرمجة بايثون
- فهم أساسي للإحصاء
- معرفة عامة في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
المدرسون
M
Microsoft
المواضيع
تطوير البرمجيات
علوم الحاسوب
الحوسبة السحابية
تكنولوجيا المعلومات
إدارة البيانات
الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
خطوط البيانات
النشر السحابي
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
تطوير البرمجيات
علوم الحاسوب
الحوسبة السحابية
تكنولوجيا المعلومات
إدارة البيانات
الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
خطوط البيانات
النشر السحابي
Machine Learning
Scalability
إعلان
إعلان