Machine Learning Using Python and .R
هدف التدريب
هذه الدورة هي نقطة دخولك إلى عالم التعلم الآلي. يبدأ البرنامج بمقدمة للتعلم الآلي ولغة البايثون. مع المضي قدمًا في البرنامج، ستتعلم جميع المفاهيم المهمة مثل تحليل البيانات الاستكشافية بالغة البايثون و ال R، والمعالجة المسبقة للبيانات ، واستخراج البيانات المميزة التى تساعدك في إنشاء تعلم آلة بنجاح ، وتصور البيانات وتجميعها ، و تصنيف البياتات ، و وتقييم أداء نموذج تحليل البيانات المستخدم.
هذا البرنامج يشتمل على العديد من مشاريع التطبيق العملى لتعلم الآلة و تحليل البيانات، مما سيساعد المتدرب على إكتساب آليات العديد من خوارزميات التعلم الآلي المهمة ، والتي لن تبدو غامضة بعد الآن.
خلال هذه الدورة ، سيتعلم المتدرب معالجة المشكلات التي تعتمد على البيانات وتنفيذ الحلول بلغة Python القوية والبسيطة.
المهارات المكتسبة وفقاً لإطار المهارات الرقمية:
فهرس موضوعات التدريب
اليوم الاول :
- المتغيرات و المنطق الشرطي والتفكير الحسابي
- استيراد ملفات البيانات:JSON و CSV عبر MS Excel
- مكتبة نومبي: مصفوفات متعددة الأبعاد
- مكتبة الباندا: إطارات البيانات ؛ بيانات التنظيف
- Matplotlib وStats Libraries Data التصور
- الفئات والأشياء والطرق والخصائص
اليوم الثانى :
- ggplot لتصور البيانات
- المنطق الشرطي والمتجهات
- الوظائف والحزم
- تحميل البيانات الخارجية
- من Excel إلى R تحضير البيانات
- المصفوفات وعمليات المصفوفة
اليوم الثالث :
- مقدمة في ML: التوزيع المنتظم والعادي
- مكتبة تعلم الآلة Scikit-Learn
- مكتبة تعلم آلة Tensor Flow
- مكتبة التعلم الآلي Keras أعلى Tensor Flow
- التعلم الخاضع للإشراف مع مجموعات بيانات التدريب والاختبار
اليوم الرابع :
- التعلم الآلي المتقدم
- معالجة البيانات المتقدمة في بايثون
- معالجة البيانات المتقدمة في R
- تصنيف صور الشبكة العصبية العميقة: Cat vs. Dog
اليوم الخامس :
- تصور البيانات مع Matplot
- إطارات البيانات ، وفلاتر DF ، وتصور DF
- معالجة إطارات البيانات باستخدام dplyr
- التطبيقات التي تسمع وتتحدث: NLP معالجة اللغة الطبيعية
مخرجات التعلم
عند الانتهاء من هذه الدورة ، سوف تكون قادرًا على:
•فهم المجالات الرئيسية في علم البيانات والتعلم الآلي والتعلم العميق
•تطبيق أساسيات التعلم الآلي
•استكشاف تقنيات التعلم الآلي باستخدام بيانات حقيقة من حالات اعمال لأكبر المؤسسات العالمية
•إتقان تنفيذ الشبكة العصبية العميقة باستخدام مكتبة TensorFlow
•التدرب على العديد من خوارزميات التعلم الآلي الشائعة
•إتقان خوارزميات التصنيف لتنفيذ أفضل أداة للوظيفة
المتطلبات السابقة للتدريب
- سعودي الجنسية.
- الحصول على دبلوم كحد أدنى وفي تخصص تقني أو معلوماتي أو هندسي
- اكبر من 18 سنة
- وجود جهاز حاسب آلي سعته لا تقل عن 4 جيجا بايت وانترنت مناسب
- ملاحظة الدورة تبدأ من 5 مساءً الى 9 مساءً لمدة 5 أيام
| الشهادات الإحترافية المتعلقة |
|
|---|---|
| اسم مقدم الدورة |
|
| خبرات المدرب |
|