التعلّم الآلي والذكاء الاصطناعي باستخدام بايثون

حان وقت اتخاذ القرار: الشاطئ أم الجبال؟ عند اختيار وجهة عطلتك، قد يكون الأمر بسيطًا؛ فالخيارات قد تكون بين أ أو ب. ومن منظور اتخاذ القرار، يستطيع الدماغ بسهولة معالجة شجرة القرار هذه. لكن ماذا يحدث عندما تواجه قرارات أكثر تعقيدًا وتعددًا في الجوانب؟ قد تلجأ إلى إعداد قائمة شاملة بالإيجابيات والسلبيات، ثم ترتيب أهم الاعتبارات حسب الأولوية. غير أن ذلك قد يستغرق وقتًا طويلًا جدًا، وقد لا يكون لديك هذا الوقت. عند التعامل مع آلاف أو ملايين نقاط البيانات، تحتاج أنت ومؤسستك إلى الاستفادة من نهج أكثر تطورًا. الحل؟ تسخير قوة الذكاء الاصطناعي عبر التعلّم الآلي لتعزيز عمليات اتخاذ القرار. يمكن أن يساعدك التعلّم الآلي باستخدام بايثون ليس فقط على فهم البيانات بشكل أعمق، بل أيضًا على بناء نماذج قادرة على التنبؤ واتخاذ قرارات أكثر دقة وفعالية. في هذه الدورة، ستتعرّف على أشجار القرار، والغابات العشوائية، ونماذج التعلّم الآلي، وكيفية تطبيقها على مجموعات بيانات نموذجية لمواجهة تحديات علم البيانات المتقدمة. كما ستتعلم كيفية تدريب نموذجك للتنبؤ بأفضل طريقة للتعامل مع مشكلة ما، وتحليل نتائج التعلّم الآلي، والتعرّف على التحيّز في البيانات، وتجنّب مشكلات نقص التعلّم أو فرط التعلّم. وإلى جانب ذلك، ستبني أساسًا قويًا لاستخدام مكتبات بايثون في التعلّم الآلي والذكاء الاصطناعي، بما يهيئك لمواصلة دراسة بايثون في المستقبل. كما ستعزّز خبرتك العملية في بايثون استعدادًا لمسار مهني في علم البيانات المتقدم.

• استكشاف تحديات علم البيانات المتقدمة عبر مجموعات بيانات نموذجية وأشجار القرار والغابات العشوائية ونماذج التعلّم الآلي
• تدريب النموذج على التنبؤ بأفضل طريقة للتعامل مع المشكلة
• تحليل نتائج التعلّم الآلي والتعرّف على التحيّز في البيانات وتجنّب نقص التعلّم أو فرط التعلّم
• بناء أساس لاستخدام مكتبات بايثون في التعلّم الآلي والذكاء الاصطناعي والاستعداد لدراسة بايثون مستقبلًا
• الاستفادة من خبرتك في بايثون والاستعداد لمسار مهني في علم البيانات المتقدم

• يُفترض أن يمتلك المتعلم خبرة في بايثون والإحصاء للنجاح في هذه الدورة
• ينبغي أن يكون المتعلم مرتاحًا لمفاهيم مثل bootstrapping والانحدار اللوجستي المتعدد واستخدام المعاملات الفائقة وأساسيات التعامل مع البيانات المفقودة