نبذة عن هذه الدورة
في هذا الكورس المتقدم من تعلم الآلة، سيتناول المشاركون موضوعات أكثر تعقيدًا تتعلق ببناء وتطوير نماذج تعلم الآلة. يهدف الكورس إلى تعزيز المهارات المكتسبة في المستوى الأول، من خلال استكشاف التقنيات المتقدمة التي تسمح بإنشاء نماذج قوية وفعالة قادرة على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات.
سيتعرف المتدربون على مفهوم التعلم العميق، وكيفية استخدام الشبكات العصبية لبناء نماذج قادرة على التعلم من البيانات غير الخطية والمعقدة. سيتم استعراض خوارزميات متقدمة مثل الأشجار المعززة والغابات العشوائية، وكيفية تطبيقها في حل مشكلات التصنيف والتنبؤ.
سيتم أيضًا التعرف على أدوات متطورة مثل TensorFlow وKeras، حيث سيتعلم المشاركون كيفية استخدامها لبناء نماذج عميقة، وتدريبها، وتحسين أدائها. سيتضمن الكورس تطبيقات عملية تتعلق بكيفية معالجة البيانات الكبيرة، وتطبيق أساليب مثل تحسين النموذج وضبط المعلمات لتحقيق نتائج دقيقة وفعالة.
علاوة على ذلك، سيتناول الكورس استراتيجيات تقييم النموذج باستخدام تقنيات مثل المصادقة المتقاطعة وتحليل المخرجات، مما يمكن المشاركين من قياس أداء النموذج بدقة. كما سيتم استعراض كيفية تجنب مشاكل مثل تجاوز التعلم (Overfitting) وكيفية تطبيق استراتيجيات مثل التوقف المبكر (Early Stopping) لتحسين النماذج.
في نهاية الكورس، سيكون المشاركون مؤهلين لبناء نماذج تعلم آلي متقدمة، وتطبيق المفاهيم النظرية والعملية على مشاريع حقيقية في مجالات مثل التعرف على الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتحليل البيانات. يعد هذا الكورس خطوة أساسية نحو التخصص في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي، مما يوفر للمشاركين المهارات اللازمة للتميز في هذا المجال سريع التطور
