كل الدورات
عن الدورة
تقدم هذه الدورة منهجًا متقدمًا لمهندسي تعلم الآلة وممارسي الذكاء الاصطناعي لتحليل وتحقيق قيمة تحديثات نماذج اللغة الكبيرة. تتجاوز الدورة الاعتماد على مؤشرات الدقة البسيطة، متبعة طرق إحصائية دقيقة مثل حساب فترات الثقة واختبارات الفرضيات العلمية، بما في ذلك اختبار كاي تربيع. يمارس المشاركون تحليلات عملية باستخدام مكتبات بايثون مثل SciPy وMatplotlib لتحليل نتائج النماذج، وإجراء اختبارات الدلالة الإحصائية، وإنشاء تصورات بصرية توضح الخطأ والتفاوت. تعزز الدورة قدرة المتعلم على تقديم أدلة علمية قوية لدى اتخاذ قرارات النشر، مما يضمن موثوقية أعلى في تحسينات الأداء.
ماذا ستتعلم
- تقييم أداء نماذج اللغة الكبيرة باستخدام اختبارات إحصائية وفترات الثقة
- تحليل نتائج النماذج وإجراء اختبارات فرضيات رسمية مثل اختبار كاي تربيع
- إنشاء تصورات بصرية تعزز التواصل الواضح مع أصحاب المصلحة
المتطلبات المسبقة
- مألوف بمفاهيم تعلم الآلة والإحصاء
- الاستعداد للعمل من خلال تمارين تطبيقية وحالات دراسية
المدرسون
L
LearningMate
المواضيع
تعلم الآلة
علم البيانات
تصميم المنتج
علوم الحاسوب
ماتبلوت ليب
نماذج اللغة الكبيرة
تقييم النماذج
التصوير الإحصائي
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
تعلم الآلة
علم البيانات
تصميم المنتج
علوم الحاسوب
ماتبلوت ليب
نماذج اللغة الكبيرة
تقييم النماذج
التصوير الإحصائي
Statistical Methods
Data Presentation
إعلان
إعلان