نبذة عن هذه الدورة
في المستوى الثالث من دورة تعلم الآلة، سيستكشف المشاركون تقنيات متقدمة وموجهة نحو البحث في عالم تعلم الآلة، مما يتيح لهم تطبيق المعرفة المكتسبة في المستويات السابقة بشكل احترافي. تركز هذه الدورة على تطوير مهارات المشاركين في مجالات متقدمة مثل التعلم العميق، والشبكات العصبية المتكررة، والشبكات التلافيفية، وهي أدوات قوية لمعالجة البيانات المعقدة مثل الصور والنصوص.
ستغطي الدورة كيفية بناء نماذج متقدمة باستخدام مكتبات مثل TensorFlow وPyTorch، مما يوفر للمتدربين القدرة على تطوير نماذج قادرة على أداء مهام مثل التعرف على الصور، وتحليل النصوص، والتنبؤ بالسلاسل الزمنية. سيتعلم المشاركون أيضًا كيفية استخدام تقنيات مثل التعلم المنقول لتحسين أداء النماذج باستخدام بيانات محدودة.
بالإضافة إلى ذلك، ستراجع الدورة استراتيجيات تحسين النماذج، مثل استخدام تقنيات ضبط المعاملات الفائقة المتقدمة وأساليب تعلم الآلة المجمع (Ensemble Learning). سيتعلم المشاركون كيفية التعامل مع البيانات غير المتوازنة وطرق قياس الأداء بدقة أكبر للنماذج العميقة.
ستتضمن الدورة أيضًا مشاريع عملية، حيث سيطبق المشاركون المفاهيم والنظريات التي تعلموها على مشاريع واقعية، مما يتيح لهم خبرة عملية قيمة. سيعملون على مشاريع تتعلق بتحليل البيانات، والتعرف على الأنماط، وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في سياقات متنوعة.
بحلول نهاية الدورة، سيكون لدى المشاركين المهارات اللازمة لتطوير نماذج متقدمة في تعلم الآلة وتطبيق استراتيجيات معقدة لحل المشكلات المتعلقة بالبيانات الكبيرة والمعقدة، مما يمكنهم من الشروع في مسارات مهنية متقدمة في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي.
