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 10 أشهر
أفضل دورة تعلم آلي! المحتوى شامل ويغطي جميع الخوارزميات المهمة. بعد الدورة أصبحت قادراً على بناء نماذج ML احترافية.
مفيد (32)
منذ 10 أشهر
دورة رائعة جداً! د. محمد شرح خوارزميات التعلم الآلي بطريقة مبسطة ومفهومة. المشاريع العملية كانت ممتعة ومفيدة للغاية.
مفيد (29)