كل الدورات
عن الدورة
تغطي هذه الدورة خوارزميات وأساسيات التعلم الآلي من منظور متعدد. تشمل موضوعات التعلم الموجه بأنواعه (التعلم التوليدي والتمييزي، النماذج البارامترية وغير البارامترية)، بالإضافة إلى التعلم غير الموجه مثل التجميع وتقليل الأبعاد وطرق النواة. تستعرض الدورة أيضًا تطبيقات حديثة في الذكاء الاصطناعي مثل الرؤية الحاسوبية، تنقيب البيانات، معالجة اللغة الطبيعية، التعرف على الصوت، والروبوتات. كما يتعلم المشاركون كيفية تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي باستخدام لغة بايثون ومكتبة PyTorch، مع التركيز على جوانب عملية وتطبيقية تعزز الفهم.
ماذا ستتعلم
- فهم خوارزميات التعلم الموجه والنماذج المختلفة لها
- تطبيق تقنيات التعلم غير الموجه مثل التجميع وتقليل الأبعاد
- تنفيذ خوارزميات التعلم باستخدام بايثون وPyTorch
المتطلبات المسبقة
- الخبرة الأساسية بمصطلحات التعلم الآلي
- الاستعداد للممارسة عبر تمارين تطبيقية أو دراسات حالة
المدرسون
Q
Qurat-ul-Ain Azim
Mechanical and Industrial Engineering
S
Sivarit Sultornsanee
المواضيع
الاحتمالات والإحصاء
علوم البيانات
التعلم الآلي
PyTorch
الأساليب الإحصائية
نمذجة تنبؤية
التعلم التطبيقي
التعلم الموجه
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
الاحتمالات والإحصاء
علوم البيانات
التعلم الآلي
PyTorch
الأساليب الإحصائية
نمذجة تنبؤية
التعلم التطبيقي
التعلم الموجه
Classification Algorithms
Machine Learning Software
إعلان
إعلان