كل الدورات
عن الدورة
يقدم هذا المساق تركيزاً عملياً على تطبيق تقنيات التعلم الآلي في مجالات مختلفة مع الاهتمام بخاصيات رؤية الحاسوب، تحليل الميزات، وتقييم النماذج. يتعلم المشاركون طرق المعالجة المسبقة للبيانات والتعلم بالإشراف، مع تطوير مهارات الموازنة بين المفاهيم النظرية والتطبيقات العملية. تناقش الدورة تقنيات متعددة تشمل معالجة الصور، التعرف على الأنماط، استخدام خوارزميات التصنيف والانحدار، وتقييم أداء النماذج باستخدام مقاييس دقيقة. المساق مناسب للراغبين بتوسيع معرفتهم في تطبيقات التعلم الآلي بطريقة متوازنة ومتعمقة.
ماذا ستتعلم
- فهم وتنفيذ تقنيات التعلم الآلي لرؤية الحاسوب
- تحليل ميزات البيانات وتقييم أداء النماذج
- تطبيق طرق تجهيز البيانات لتحسين التعلم الآلي
- تنفيذ وتحسين خوارزميات التعلم بالإشراف للتصنيف والانحدار
المتطلبات المسبقة
- مبادئ البرمجة
- أساسيات إحصاء وتحليل البيانات
- معرفة أساسية بالتعلم الآلي
المدرسون
E
Erhan Guven
المواضيع
تحويل البيانات
الهندسة الميزاتية
التعلم الآلي
رؤية الحاسوب
دمج البيانات
معالجة البيانات
التعامل مع البيانات
التعلم الآلي التطبيقي
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
تحويل البيانات
الهندسة الميزاتية
التعلم الآلي
رؤية الحاسوب
دمج البيانات
معالجة البيانات
التعامل مع البيانات
التعلم الآلي التطبيقي
Supervised Learning
Data Preprocessing
إعلان
إعلان