كل الدورات
عن الدورة
تقدم هذه الدورة مقدمة متعمقة لمبادئ وتقنيات تعلّم الآلة، وتعتبر الجزء الأول من تخصص إعداد الامتحان لشهادات NVIDIA. تغطي الدورة مواضيع رئيسية مثل أساليب التعلم الخاضع وغير الخاضع، تدريب النماذج، استخدام مؤشرات التقييم المختلفة، وتقنيات تحسين النماذج لتحقيق أداء أفضل. كما تتناول خطوات تجهيز البيانات واختيار الميزات، وتحليل الانحدار، وتقنيات التجميع مثل التصنيف العنقودي وتحليل السلاسل الزمنية. توفر الدورة أيضًا معرفة عملية باستخدام حزمة NVIDIA RAPIDS لتسريع عمليات التعلم الآلي باستخدام وحدات معالجة الرسومات، مما يمكّن من تنفيذ عمليات تعلم أسرع وأكثر فعالية. تناسب هذه الدورة المتعلمين ذوي المستوى المتوسط الراغبين في ترسيخ فهمهم لتعلم الآلة.
ماذا ستتعلم
- فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي والتعلم العميق واختلافاتها الرئيسية
- تطبيق تقنيات التعلم الخاضع مثل التصنيف والانحدار
- استخدام طرق التجميع وتحليل السلاسل الزمنية بتقنية ARIMA
- الاستفادة من NVIDIA RAPIDS لتسريع عمليات التعلم الآلي باستخدام GPU
المدرسون
W
Whizlabs Instructor
المواضيع
التعلم غير الخاضع
التعلم العميق
التحليل الإحصائي
هندسة الميزات
تقييم النموذج
تعلّم الآلة
تحليل الانحدار
معالجة البيانات
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
التعلم غير الخاضع
التعلم العميق
التحليل الإحصائي
هندسة الميزات
تقييم النموذج
تعلّم الآلة
تحليل الانحدار
معالجة البيانات
Artificial Intelligence
Supervised Learning
إعلان
إعلان