مقدمة في الذكاء الإصطناعي بإستخدام تقنية التعلّم الآلي

652
رقم التدريب 9146
مقدم من: المنتور
هدف التدريب

"نحن في بداية العصر الذهبي للذكاء الاصطناعي ... لقد خدشنا فقط سطح ما هو ممكن"، بهذه الكلمات وصف جيف بيزوس – الرئيس التنفيذي السابق لشركة أمازون – ما نحن بصدده في مجال التكنولوجيا. في ضوء هذا الاقتباس، نقدم لك هذه الدورة التدريبية الشاملة التي ستتعرّف منها على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي كما لم تعرفهما من قبل. على مدار الدورة، سوف تتعلّم كيف يستخدم التعلّم الآلي البيانات والخوارزميات لتقليد ومحاكاة الطريقة التي يتعلم بها البشر. علاوة على ذلك، ستتعرف على لغة البرمجة بايثون، وكيفية استخدامها لبناء المواقع والبرامج المختلفة.

Training Video

فهرس موضوعات التدريب
  • الوحدة 1 : مقدمة في الذكاء الإصطناعي بإستخدام تقنية التعلّم الآلي
  • المحاضرة 1: مقدمة في مجال الذكاء الإصطناعي
  • المحاضرة 2: كيف يكون التعلم الآلي؟
  • المحاضرة 3: خوارزميات التعلم الآلي
  • المحاضرة 4: مقدمة في بايثون
  • المحاضرة 5: إنشاء البيئة
  • المحاضرة 6: Jupyter محرر
  • المحاضرة 7: ما هو المتغي
  • المحاضرة 8: إنشاء المتغيرات
  • المحاضرة 9: عمليات حسابية
  • المحاضرة 10: كاستينج
  • المحاضرة 11: إدخال المستخدم
  • المحاضرة 12: تعليقات
  • المحاضرة 13: المنطق
  • المحاضرة 14: مكتبه التاريخ والوقت
  • المحاضرة 15: التكرار بإستخدام بيان while
  • المحاضرة 16: التكرار بإستخدام for
  • المحاضرة 17: إنشاء Function
  • المحاضرة 18: هياكل البيانات-list
  • المحاضرة 19: هياكل البيانات-Dictionary
  • المحاضرة 20: مقدمة في البرمجة الشيئية
  • المحاضرة 21: البرمجة الشيئية (إنشاء كائن وفئات)
  • المحاضرة 22: وراثة البرمجة الشيئية
  • المحاضرة 23: سير عمل التعلم الآلي - جمع البيانات
  • المحاضرة 24: سير عمل التعلم الآلي - تجهيز البيانات
  • المحاضرة 25: سير عمل التعلم الآلي تحديد الخوارزمية ، وقم بتدريب البيانات واختبر النتيجة
  • المحاضرة 26: مكتبة Scikit-Learn
  • المحاضرة 27: نموذج أمراض القلب الحصول على البيانات وإعدادها
  • المحاضرة 28: نموذج أمراض القلب - تدريب وإختبار البيانات
  • المحاضرة 29: نموذج أمراض القلب - توقع النموذج وحفظه
  • المحاضرة 30: توقع أسعار المنزل - الحصول على البيانات وإعدادها
  • المحاضرة 31: توقع سعر المنزل - التدريب والتنبؤ
  • المحاضرة 32: نموذج التنبؤ بمرض السكري الحصول على البيانات وتحضيرها
  • المحاضرة 33: تدريب نموذج مرض السكري وإختباره
  • المحاضرة 34: يقوم Tau Robot Detect Surface بتدريب النموذج
  • المحاضرة 35: كيف يمكنك تشغيل Tau Robot Detect Surface Model على وحدات التحكم الصغيرة
  • المحاضرة 36: مقدمة في التعلم العميق وحل مشاكل التعرف على الصور باستخدام التعلم الآلي.
  • المحاضرة 37: تعرف على كيفية إنشاء واجهة مستخدم رسومية.
  • المحاضرة 38: تطبيق سطح المكتب للتنبؤ بمرض السكري
مخرجات التعلم
  1. مقدمة عن أساسيات الذكاء الإصطناعي والتعلّم الآلي، جنبًا إلى جنب مع التعرّف على كيفية قيام التعلّم الآلي بمحاكاة ذكاء وسلوك الإنسان من خلال البيانات وبأقل تدخل بشري ممكن.
  2. مقدمة عامة حول لغات البرمجة وكيفية عملها، جنبًا إلى جنب مع التعمّق في لغة البرمجة بايثون وأهم ما لا يسعك جهله بخصوصها، ودليل تفصيلي لإتقانها والعمل بها كالمحترفين.
  3. كيفية إنشاء نماذج مختلفة للتعلّم الآلي وطريقة تضمينها في وحدات التحكم الدقيقة "مايكرو كونترولر"، بجانب واجهة المستخدم الرسومية، وتطبيق سطح مكتب يتنبأ بمرض السكري.
المتطلبات السابقة للتدريب

لا توجد متطلبات لهذه الدورة كل ما تحتاجه لتحقيق أقصى فائدة من هذه الدورة هو اهتمامك بموضوع الدورة ورغبتك في التعلم.

الشهادات الإحترافية المتعلقة
    لا توجد شهادات احترافية مرتبطة بالدورة التدريبية.
خبرات المدرب
  • محمد عصام

    محمد عصام/ لديه أكثر من خمس سنوات في تدريس علوم الكمبيوتر والذكاء الإصطناعي في برامج كبيرة مثل cs50x بجامعة هارفارد .وفي الجامعات المصرية يعمل كعضو هيئه معاونه في كليه الحاسبات والمعلومات بمودرن اكاديمي، بالإاضافه الى دراسته للماجستير بكليه الذكاءالأصطناعي .جامعه بنها

  • مجال التدريب
    برامج التعلم الذاتي
  • المسار الوظيفي
    • الذكاء الإصطناعي
  • نوع الدورة
    دورة معرفية
  • مستوى الدورة التدريبية
    مستوى مبتدئ
  • طريقة توصيل الدورة
    إلكترونية
  • موعد البرنامج دورة مستمرة
طلب انضمام