أكبر كورس عربي لتعليم الألة والذكاء الأصطناعي لتأهيل مليون عالم بيانات عربي
Platform: Udemy
Status: Available
Duration: 31 Hours
Price: $149.99 $0.00
Note: Udemy FREE coupon codes are valid for maximum 3 days only. Look for "Get Coupon" orange button at the end of Description.
What you'll learn
- استخدم بايثون لعلوم البيانات والتعلم الآلي
- تنفيذ خوارزميات تعلم الآلة
- ريادة الأعمال بأستخدام الذكاء الاصطناعي
- كيفية صنع بيئة عمل أفتراضية للتأهيل لسوق العمل
- العقلية التحليلة
- NumPy for Numerical Data تعلم ال
- Pandas for Data Analysis تعلم ال
- SciKit-Learn for Machine Learning Tasks استخدام ال
- K-Means Clustering
- Logistic Regression
- Linear Regression
- Random Forest and Decision Trees
- Neural Networks
- Support Vector Machines
- اللغة الأنجليزية
- لغة البرمجة بايثون (Python)
- أساسيات الجبر الخطي والمصفوفات
- أساسيات الأحصاء
- اساسيات التفاضل والتكامل
- Algorithms and data structures
- ****..............Intermediate statistical knowledge:
- Populations, samples
- Mean, median, mode
- Standard error
- Variation, standard deviations
- Normal distribution
- Precision and accuracy
- Hypothesis testing
- Problem solving
- Confidence Interval, P-values, T-test, Statistical Significance
- Intermediate calculus and linear algebra mastery:
- Derivatives
- Integrals
- Series expansions
- Matrix operations through eigenvectors and eigenvalues
الجزء - 1
Numpy و Pandas معالجة البيانات و :
Advanced Numpy
Advanced Pandas
Data Preprocessing
الجزء - 2
Regression:
Simple Linear Regression
Multiple Linear Regression Intuition
Polynomial Regression
Support Vector Regression (SVR)
Decision Tree Regression,
Random Forest Regression
الجزء - 3
Classification :
الانحدار اللوجستي
K-NN
SVM
Kernel SVM
Naive Bayes
Decision Tree Classification
Random Forest Classification
الجزء - 4
Clustering :
K-Means
Hierarchical Clustering
الجزء - 5
Association Rule Learning::
Apriori
Eclat
الجزء - 6
Reinforcement Learning :
Upper Confidence Bound
Thompson Sampling
الجزء - 7
Natural Language Processing (NLP) :
Bag-of-words model
algorithms for NLP
الجزء - 8
Deep Learning :
الشبكات العصبية الاصطناعية، الشبكات العصبية التلافيفية
(Deep Learning: Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks)
الجزء - 9
Dimensionality Reduction :
PCA
Kernel PCA
LDA
الجزء - 10
Model Selection & Boosting :
k-fold Cross Validation
Parameter Tuning,
Grid Search
XGBoost
فضلا على ذلك، فإن الدورة مليئة بالتمارين العملية التي تستند إلى أمثلة واقعية. لذا لن تتعلم النظرية فحسب، بل ستحصل أيضًا على بعض التدريب العملي و تتعلم كيفية بناء النماذج الخاصة بك.
أيضا ستشتمل هذه الدورة التدريبية على قوالب بالبايثون و التي يمكنك تنزيلها واستخدامها في مشروعاتك الخاصة.
سيكون لديك فهم أساسي للعديد من نماذج تعلم الألة
عمل تحليل قوي وتوقعات دقيقة للبيانات
Reinforcement Learning و NPL و ال Deep Learning التعامل مع موضوعات محددة مثل
Dimensionality Reduction التعامل مع التقنيات المتقدمة مثل
سوف تتعلم كيف تختار النموذج الصحيح والمناسب لكل نوع من أنواع تعليم الألة لكافة المشاكل المختلفة او متطلبات عملك
قم ببناء مزيج من عدة نماذج مختلفة لتعليم الألة بالتعلم كيفية دمجها معا لحل المشاكل الصعبة
Numpy و Pandas معالجة البيانات و :
Advanced Numpy
Advanced Pandas
Data Preprocessing
الجزء - 2
Regression:
Simple Linear Regression
Multiple Linear Regression Intuition
Polynomial Regression
Support Vector Regression (SVR)
Decision Tree Regression,
Random Forest Regression
الجزء - 3
Classification :
الانحدار اللوجستي
K-NN
SVM
Kernel SVM
Naive Bayes
Decision Tree Classification
Random Forest Classification
الجزء - 4
Clustering :
K-Means
Hierarchical Clustering
الجزء - 5
Association Rule Learning::
Apriori
Eclat
الجزء - 6
Reinforcement Learning :
Upper Confidence Bound
Thompson Sampling
الجزء - 7
Natural Language Processing (NLP) :
Bag-of-words model
algorithms for NLP
الجزء - 8
Deep Learning :
الشبكات العصبية الاصطناعية، الشبكات العصبية التلافيفية
(Deep Learning: Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks)
الجزء - 9
Dimensionality Reduction :
PCA
Kernel PCA
LDA
الجزء - 10
Model Selection & Boosting :
k-fold Cross Validation
Parameter Tuning,
Grid Search
XGBoost
فضلا على ذلك، فإن الدورة مليئة بالتمارين العملية التي تستند إلى أمثلة واقعية. لذا لن تتعلم النظرية فحسب، بل ستحصل أيضًا على بعض التدريب العملي و تتعلم كيفية بناء النماذج الخاصة بك.
أيضا ستشتمل هذه الدورة التدريبية على قوالب بالبايثون و التي يمكنك تنزيلها واستخدامها في مشروعاتك الخاصة.
سيكون لديك فهم أساسي للعديد من نماذج تعلم الألة
عمل تحليل قوي وتوقعات دقيقة للبيانات
Reinforcement Learning و NPL و ال Deep Learning التعامل مع موضوعات محددة مثل
Dimensionality Reduction التعامل مع التقنيات المتقدمة مثل
سوف تتعلم كيف تختار النموذج الصحيح والمناسب لكل نوع من أنواع تعليم الألة لكافة المشاكل المختلفة او متطلبات عملك
قم ببناء مزيج من عدة نماذج مختلفة لتعليم الألة بالتعلم كيفية دمجها معا لحل المشاكل الصعبة
Who this course is for:
- الأشخاص المهتمة بتعليم ألة والذكاء الاصطتناعي
- من عندهم خبره سابقة في تعلم أله ويريدون التعمق فيها
- خريجي الجامعات او حتى طلاب الثانوي ويريدون العمل بتعليم الألة او مجال الذكاء الأصطتناعي
- محللي البيانات والمحاسبين المالييين
- الأشخاص الذين يريدون الترقي في العمل وزيادة قيمة مضافة للشركة التي يعمل بها
