نبذة عن هذه الدورة
يُعد هذا الكورس المستوى الأول في تعلم الآلة، ويستهدف المبتدئين الذين يسعون إلى بناء أساس قوي في هذا المجال المتطور. سيتعلم المشاركون المفاهيم الأساسية لتعلم الآلة، بما في ذلك كيفية تدريب النماذج وتقييمها واستخدامها لتحليل البيانات واتخاذ قرارات ذكية. يعتبر الكورس خطوة تمهيدية هامة نحو فهم أعمق للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بشكل عام.
يتضمن الكورس شرحًا لأنواع الخوارزميات المستخدمة في تعلم الآلة، مثل التعلم المُراقب والتعلم غير المُراقب، مع أمثلة عملية توضح كيفية تطبيق كل منها. سيتم التركيز على أدوات وتقنيات شائعة مثل لغة البرمجة Python ومكتبة scikit-learn، حيث سيتعلم المتدربون كيفية استخدامها في بناء نماذج تعلم الآلة من البداية.
خلال الكورس، سيتعلم المشاركون كيفية استيراد البيانات، معالجتها، وتطبيق الخوارزميات المناسبة لاستخراج الأنماط والتنبؤ بالنتائج. سيتم أيضًا تناول كيفية تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار لضمان دقة وفعالية النماذج، وكذلك كيفية تحسين النماذج عبر تقنيات مثل ضبط المعلمات والتصحيح التلقائي للأخطاء.
بالإضافة إلى الجانب العملي، سيتناول الكورس أيضًا المفاهيم النظرية التي تدعم تعلم الآلة، مثل الرياضيات والإحصاء الأساسية التي تلعب دورًا كبيرًا في فهم كيفية عمل النماذج.
بنهاية الكورس، سيكون المتدربون قادرين على بناء نماذج تعلم الآلة البسيطة وتقييم أدائها بدقة، بالإضافة إلى امتلاك فهم أساسي لكيفية تطبيق هذه النماذج في المجالات العملية مثل تحليل البيانات، التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، وتصنيف المعلومات. يُعد هذا الكورس نقطة انطلاق مثالية للراغبين في التخصص في تعلم الآلة أو متابعة المستويات المتقدمة في هذا المجال
