تطبيقات تعلّم الآلة في علوم النبات

تقدّم هذه الدورة للمتعلمين مقدمة شاملة حول تطبيقات تعلّم الآلة في علوم النبات. ستتعرّف على الأسس الرئيسية لتعلّم الآلة، بما في ذلك التعلّم المُراقَب، والتحقق والاختبار (Test Validation)، والتعلّم عبر طرائق الانحدار التدرّجي (Gradient Methods)، والشبكات العصبية، والانحدار (Regression)، وتحسين المعاملات (Parameter Optimization). كما ستُعرض أمثلة توضّح كيف يمكن توظيف هذه التقنيات ضمن سياق علم الأحياء النباتي لفهم البيانات الحيوية وتحليلها. سنستعرض نماذج وتطبيقات من علماء يعملون حالياً على استخدام تعلّم الآلة في علوم النبات، بما يساعدك على ربط المفاهيم النظرية بحالات استخدام واقعية في البحث العلمي. ولتعزيز الجانب التطبيقي، تتضمن الدورة سلسلة من تمارين بايثون ضمن بيئة Jupyter تُمكّنك من تطبيق ما تتعلمه على أسئلة ومشكلات من علوم النبات. بنهاية الدورة، ستكون قادراً على وصف المفاهيم الأساسية في تعلّم الآلة، وتنفيذ مناهج تعلّم الآلة في سياقات علوم النبات، وتقييم هذه التنفيذات من حيث الأداء والملاءمة. كما ستكتسب فهماً عملياً لكيفية اختيار الأساليب المناسبة، وبناء نماذج أولية، والتحقق من النتائج عند التعامل مع بيانات نباتية متنوعة.

• وصف المفاهيم الأساسية في تعلّم الآلة
• تحديد أمثلة لكيفية تطبيق تعلّم الآلة في علوم النبات
• تنفيذ مناهج تعلّم الآلة في سياقات علوم النبات وتقييم هذه التنفيذات

• يُوصى بمعرفة تمهيدية بلغة بايثون
• من المفيد امتلاك إلمام أو اهتمام بعلوم النبات
• معرفة تمهيدية بالإحصاء