عن الدورة
يتناول هذا المساق أهمية بايثون في مجال علوم البيانات، حيث يُعَدّ أساسًا لأي محترف يرغب في تحليل مجموعات بيانات ضخمة باستخدام تقنيات تعلم الآلة الحديثة والتعلم العميق. يعتمد المنهج على أسلوب دفاتر الجيوب (Notebooks) التي تدمج النصوص النظرية مع أكواد قابلة للتنفيذ والتعديل، مما يعزز تجربة التعلم التفاعلي والعملي. يشمل المحتوى استخدام مكتبات معروفة وشائعة في تحليل البيانات والتعلّم مثل Scikit Learn وKeras وPyTorch، والتي تمكن المشاركين من تطبيق الشبكات العصبية بأنواعها المختلفة (Feedforward و Recurrent) وتقنيات معالج الصور المتقدمة واكتشاف الأجسام. هذه الدورة تمزج بين المفاهيم النظرية والتطبيقات العملية المتقدمة وتوجه المتعلمين نحو اكتساب مهارات تحليلية وتقنية مطلوبة في سوق العمل.
ماذا ستتعلم
- تعلم معالجة البيانات وتصورها باستخدام مكتبات بايثون الشهيرة
- تكوين وتدريب الشبكات العصبية البسيطة والمتقدمة باستخدام scikit-learn
- استخدام أدوات Keras وPyTorch في تطبيقات التعلم العميق
- تنفيذ شبكات encoder/decoder وتقنيات الكشف المتقدمة
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية بالمفاهيم والمصطلحات المرتبطة بعلوم البيانات
- الاستعداد للممارسة من خلال تمارين تطبيقية وحالات عملية
المدرسون
Carlo Sansone
Professore di Sistemi di Elaborazione delle Informazioni