مسار الذكاء الاصطناعي: بناء المستقبل
انطلق في رحلة مثيرة لاستكشاف عالم الذكاء الاصطناعي وتعلم كيفية بناء أنظمة ذكية.
التقنيات المستخدمة:
Python
Machine Learning
Deep Learning
Data Analysis
Natural Language Processing
Computer Vision
تفاصيل المستويات:
المستوى الأول: أساسيات Python وعلوم البيانات
تعلم أساسيات لغة Python القوية، وكيفية استخدام مكتباتها الرئيسية مثل NumPy و Pandas لتحليل البيانات ومعالجتها. ستكتسب فهماً عميقاً للمفاهيم الإحصائية والرياضية اللازمة لعلوم البيانات.
- مقدمة في Python لعلوم البيانات.
- تحليل البيانات باستخدام Pandas و NumPy.
- تصور البيانات باستخدام Matplotlib و Seaborn.
- مفاهيم الإحصاء والاحتمالات.
المستوى الثاني: تعلم الآلة (Machine Learning)
تعمق في خوارزميات تعلم الآلة، بما في ذلك التعلم المراقب وغير المراقب. ستتعلم كيفية بناء نماذج التنبؤ والتصنيف والتجميع باستخدام Scikit-learn، وكيفية تقييم أداء النماذج وتحسينها.
- مقدمة في تعلم الآلة وأنواعه.
- خوارزميات التعلم المراقب (Regression, Classification).
- خوارزميات التعلم غير المراقب (Clustering).
- تقييم النماذج وتحسينها.
المستوى الثالث: التعلم العميق والتطبيقات المتقدمة
استكشف عالم التعلم العميق (Deep Learning) وبناء الشبكات العصبية باستخدام TensorFlow و Keras. ستتعلم كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجالات متقدمة مثل معالجة اللغات الطبيعية (NLP) والرؤية الحاسوبية (Computer Vision) لبناء أنظمة ذكية حقيقية.
- مقدمة في التعلم العميق والشبكات العصبية.
- بناء نماذج باستخدام TensorFlow و Keras.
- معالجة اللغات الطبيعية (NLP).
- الرؤية الحاسوبية (Computer Vision).