لمحة عن الدورة
علم تعليم الآلة أو الـ Machine Learning هو أحد الفروع بالغة الأهمية من علم الذكاء الاصطناعي، وله العديد من التطبيقات الحياتية مثل السيارات ذاتية القيادة و التعرف علي الوجوه و استنتاج البيانات و التوقع بالأمراض و غيرها الكثير، يعتبر محتوى هذه الدورة شامل لجميع جوانب تعلم الآلة الـ Machine Learning حيث يحتوي على أكبر محتوى متكامل ومصنف لهذا التخصص باللغة العربية والمدعوم بالتطبيقات العملية، هذه الدورة تتضمن 293 درس تعليمي موزعة على إثني عشر قسماً، يقدمها الكم مهندس تعلم الآلة هشام عاصم.
أقسام الدورة
- القسم الأول: مقدمة
- القسم الثاني: التوقع Regression وتطبيقاته
- القسم الثالث: احتراف بايثون Python لعلم البيانات وتعليم الآلة
- القسم الرابع: التصنيف (التقسيم) Classification
- القسم الخامس: الشبكات العصبية Neural Network
- القسم السادس: نظام الدعم الآلي SVM
- القسم السابع: التعليم بدون إشراف Unsupervised ML (تحت التطوير)
- القسم الثامن: مواضيع هامة (القيم الشاذة – نظام الترشيحات …) (تحت التطوير)
- القسم التاسع: تكنيكات حديثة في تعليم الآلة
- القسم العاشر: مكتبة سايكيتليرن Sklearn Library
- القسم الحادي عشر: تنسر فلو و كيراس TensorFlow & Keras
- القسم الثاني عشر: تطبيقات عملية من كاجل و جيتهاب Kaggle & Github
معلومات الدروة |
مميزات الدورة |
محتوى الدورة
توسيع الكل
محتوى الوحدة
0% مكتمل
0/10 Steps
محتوى الوحدة
0% مكتمل
0/19 Steps
محتوى الوحدة
0% مكتمل
0/100 Steps
محتوى الوحدة
0% مكتمل
0/11 Steps
محتوى الوحدة
0% مكتمل
0/16 Steps
محتوى الوحدة
0% مكتمل
0/10 Steps
محتوى الوحدة
0% مكتمل
0/25 Steps
محتوى الوحدة
0% مكتمل
0/12 Steps
محتوى الوحدة
0% مكتمل
0/42 Steps
محتوى الوحدة
0% مكتمل
0/19 Steps
محتوى الوحدة
0% مكتمل
0/23 Steps