الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية باستخدام بايثون

تقدم هذه الدورة مدخلًا عمليًا وشاملًا إلى مفاهيم الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية باستخدام لغة بايثون. يبدأ المسار بأساسيات النمذجة التنبؤية وأساليب التجميع، ثم ينتقل إلى تقنيات أكثر تقدمًا في التعلم غير الخاضع للإشراف مثل Meanshift وAffinity Propagation ونماذج Gaussian Mixture. كما تغطي الدورة خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف، بما في ذلك الانحدار اللوجستي وNaive Bayes وآلات الدعم الناقل (SVM)، مع التركيز على كيفية تطبيقها عمليًا على مشكلات واقعية. ويتم التطرق أيضًا إلى مفاهيم البرمجة المنطقية وأساليب حل المشكلات مثل البحث الإرشادي والبحث المحلي ومسائل إرضاء القيود. سيتعلم المشاركون كيفية معالجة البيانات، وبناء خطوط عمل للتصنيف والتجميع، وتحليل النتائج باستخدام أدوات بايثون الشائعة في علم البيانات. وتهدف الدورة إلى تزويد المتعلمين بفهم تطبيقي يمكّنهم من تطوير حلول قائمة على الخوارزميات الإحصائية وتقنيات الذكاء الاصطناعي ضمن سياقات تحليل البيانات المختلفة.

• تطبيق خوارزميات التحليلات التنبؤية على مشكلات عملية باستخدام بايثون
• بناء نماذج تصنيف وتجميع وتحليل أدائها
• تنفيذ تقنيات التعلم غير الخاضع للإشراف مثل Gaussian Mixture
• استخدام أساليب البحث الإرشادي وحل مسائل إرضاء القيود
• إعداد خطوط معالجة بيانات تدعم حلول الذكاء الاصطناعي

• معرفة أساسية بالبرمجة بلغة بايثون
• فهم تمهيدي لمفاهيم الإحصاء
• القدرة على متابعة المحتوى باللغة الإنجليزية