المتطلبات الأساسية
- معرفة بتحليل البيانات والرياضيات الأساسية
مخرجات التعلم
- فهم خوارزميات التعلم الآلي، بناء نماذج تنبؤية، تقييم الأداء
الوصف
مقدمة شاملة للتعلم الآلي وتطبيقاته العملية
محتوى المنهج (7 وحدة - 0 محاضرة)
الوحدة 1
مقدمة في التعلم الآلي
0 المحاضرات
المفاهيم الأساسية وأنواع التعلم الآلي
الوحدة 2
الانحدار الخطي
0 المحاضرات
نماذج الانحدار الخطي والتنبؤ
الوحدة 3
التصنيف Classification
0 المحاضرات
خوارزميات التصنيف المختلفة
الوحدة 4
التجميع Clustering
0 المحاضرات
تقنيات التعلم غير الموجه
الوحدة 5
أشجار القرار
0 المحاضرات
أشجار القرار والغابات العشوائية
الوحدة 6
تقييم النماذج
0 المحاضرات
قياس أداء نماذج التعلم الآلي
الوحدة 7
معالجة الميزات
0 المحاضرات
تحسين واختيار الميزات
المدرب
د. محمد الزهراني
مدرب معتمد
آراء المتدربين (2)
منذ 3 أشهر
أفضل دورة تعلم آلي! المحتوى شامل ويغطي جميع الخوارزميات المهمة. بعد الدورة أصبحت قادراً على بناء نماذج ML احترافية.
مفيد (32)
منذ 3 أشهر
دورة رائعة جداً! د. محمد شرح خوارزميات التعلم الآلي بطريقة مبسطة ومفهومة. المشاريع العملية كانت ممتعة ومفيدة للغاية.
مفيد (29)