الدورة التدريبية: التعلم الالي

مقدمة

التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI) تركز على تطوير الخوارزميات والنماذج الإحصائية التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من التعلم وتحسين أدائها في مهمة محددة دون أن تكون مبرمجة بشكل صريح لهذه المهمة. الفكرة الأساسية وراء التعلم الآلي هي السماح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من البيانات والتجارب ، والتكيف مع المدخلات الجديدة ، واتخاذ القرارات أو التنبؤات بناءً على هذا التعلم.

اهداف الدورة

• فهم المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي ، بما في ذلك نماذج التعلم المعزز والخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف.
• التعرف على كيفية المعالجة المسبقة للبيانات واستكشافها لجعلها مناسبة لنماذج التعلم الآلي.
• اكتساب الإلمام بخوارزميات التعلم الآلي الشائعة وتطبيقها في سيناريوهات مختلفة.
• تطوير القدرة على تقييم نماذج التعلم الآلي وضبطها لتحقيق الأداء الأمثل.
• تطبيق تقنيات التعلم الآلي على مشاريع العالم الحقيقي وحل المشكلات المعقدة.

محاور الدورة

اليوم الأول: مقدمة في تعلم الآلة

• ما هو التعلم الآلي؟ فهم المفاهيم الأساسية وأهميتها في الصناعات المختلفة.
• أنواع التعلم الآلي: التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والمعزز.
• تحضير البيانات: جمع البيانات وتنظيفها وهندستها.
• مقدمة إلى مكتبات Python لتعلم الآلة: NumPy و Pandas و Scikit-Learn.
• التدريب العملي: إعداد بيئة التطوير واستكشاف مجموعات البيانات.

اليوم الثاني: خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف

• الانحدار الخطي: نمذجة العلاقات بين المتغيرات وعمل التنبؤات.
• الانحدار اللوجستي: التصنيف الثنائي وتقدير الاحتمالات.
• أشجار القرار والغابات العشوائية: بناء وتجميع نماذج صنع القرار.
• مقاييس التقييم: منحنيات الدقة ، الدقة ، الاسترجاع ، درجة F1 ، و ROC.
• التدريب العملي: تنفيذ خوارزميات التعلم تحت الإشراف على مجموعات البيانات النموذجية.

اليوم الثالث: خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة

• K-Means Clustering: تجميع نقاط البيانات المتشابهة معًا.
• المجموعات الهرمية: إنشاء تسلسلات هرمية للكتلة في البيانات.
• تقليل الأبعاد: تحليل المكونات الرئيسية (PCA) وتطبيقاتها.
• كشف الشذوذ: تحديد الحالات النادرة في البيانات.
• التدريب العملي: تطبيق تقنيات التعلم غير الخاضعة للإشراف على مجموعات البيانات الواقعية.

اليوم الرابع: تقنيات التعلم الآلي المتقدمة

• آلات المتجهات الداعمة (SVM): تعظيم حدود القرار للتصنيف.
• الشبكات العصبية والتعلم العميق: مقدمة في الشبكات العصبية الاصطناعية.
• اختيار النموذج وضبط المعلمات الفائقة: التحقق المتبادل والبحث في الشبكة.
• معالجة البيانات غير المتوازنة: تقنيات لمعالجة قضايا عدم التوازن الطبقي.
• التدريب العملي: بناء الشبكات العصبية ونماذج الضبط الدقيق.

اليوم الخامس: موضوعات خاصة في التعلم الآلي

• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تحليل النص وتصنيف المشاعر.
• أنظمة التوصية: بناء محركات توصية شخصية.
• تحليل السلاسل الزمنية: التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية من البيانات المرتبة زمنيًا.
• نشر نماذج التعلم الآلي: دمج النماذج في التطبيقات.
• التدريب العملي: العمل على مشروع كامل للتعلم الآلي من البداية إلى النهاية.