عن الدورة
يساعد دمج تعلّم الآلة ضمن خطوط معالجة البيانات على تعزيز قدرة الشركات على استخراج رؤى أعمق وأكثر دقة من بياناتها. تستعرض هذه الدورة عدة أساليب لإدخال تعلّم الآلة في مسارات البيانات على Google Cloud، مع اختيار النهج الأنسب وفق مستوى التخصيص المطلوب. عندما تكون الحاجة إلى التخصيص محدودة أو شبه معدومة، تغطي الدورة AutoML كخيار يتيح بناء نماذج تعلّم آلة دون كتابة الكثير من الشيفرة، مع الاعتماد على أدوات مُدارة تُبسّط عملية التدريب والتقييم. أما عند الحاجة إلى قدرات أكثر تفصيلاً ومرونة، فتُقدّم الدورة بيئات Notebooks للعمل التفاعلي، وتعرّفك على تعلّم الآلة داخل BigQuery (BigQuery ML) لبناء النماذج مباشرة باستخدام أوامر SQL، ما يسهّل إدخال النمذجة ضمن بيئة مستودع البيانات. كما تتناول الدورة كيفية تحويل حلول تعلّم الآلة إلى حلول جاهزة للإنتاج (Production) باستخدام Vertex AI، بما يشمل تنظيم دورة حياة النموذج من التطوير إلى النشر والتشغيل. وسيحصل المتعلمون على خبرة عملية من خلال أنشطة تطبيقية لبناء نماذج تعلّم آلة على Google Cloud باستخدام QwikLabs، ما يتيح تطبيق المفاهيم على سيناريوهات واقعية ضمن بيئة سحابية.
ماذا ستتعلم
- التمييز بين تعلّم الآلة والذكاء الاصطناعي والتعلّم العميق
- مناقشة استخدام واجهات برمجة تطبيقات تعلّم الآلة (ML APIs) مع البيانات غير المهيكلة
- تنفيذ أوامر BigQuery من داخل بيئات Notebooks
- إنشاء نماذج تعلّم آلة باستخدام صياغة SQL في BigQuery
- إنشاء نماذج تعلّم آلة دون برمجة باستخدام AutoML
المتطلبات المسبقة
- إكمال دورة "Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals" أو امتلاك خبرة مكافئة
المدرسون
Google Cloud Training
Course Team