كل الدورات
عن الدورة
تركز هذه السلسلة على استخدام الذكاء الاصطناعي في الأبحاث العلمية لاكتشاف الأنماط والاتجاهات ضمن مجموعات البيانات. تبدأ بدراسة أساسية للغة بايثون كما ترتبط بعلوم البيانات، مع تقديم مكتبات تساعد في تحليل البيانات. في نهاية الجزء الأول، يتم تطبيق نموذج تصنيف لتوقع وجود أو غياب مرض قلبي من بيانات صحية. يغطي الجزء الثاني كافة مراحل التعلم الآلي من جمع وتنظيف وتحويل البيانات إلى تشغيل خوارزميات متقدمة. في المشروع النهائي، سيتم تطبيق المهارات لمقارنة نماذج التعلم المختلفة. الجزء الثالث يستعرض تقنيات ذكاء اصطناعي متقدمة، موضحًا الفروقات بينها وكيفية استعمالها.
ماذا ستتعلم
- استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأنماط ضمن مجموعات البيانات العلمية
- فهم كامل لعملية التعلم الآلي من التحضير إلى التنفيذ
- تطبيق نماذج تصنيف للتنبؤ بالبيانات
المتطلبات المسبقة
- مهارات أساسية في الحاسوب والإنترنت
- القدرة على قراءة التعليمات باللغة الإنجليزية وتنفيذ التمارين القصيرة
المدرسون
L
LearnQuest Network
المواضيع
تحليل البيانات
علوم البيانات
تعلم الآلة
التعلم التطبيقي
الشبكات العصبية الاصطناعية
علم المعلومات الحيوية
خوارزميات التصنيف
تنظيف البيانات
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
تحليل البيانات
علوم البيانات
تعلم الآلة
التعلم التطبيقي
الشبكات العصبية الاصطناعية
علم المعلومات الحيوية
خوارزميات التصنيف
تنظيف البيانات
Data Manipulation
Data Preprocessing
إعلان
إعلان