للحصول على شهادة
إذا كنت مبتدئًا في مجال تعلم الآلة وترغب في اكتساب المهارات اللازمة لفهم الخوارزميات العميقة والتطبيقات العملية لهذا المجال، فإن دورة "تعلم الآلة للجميع" المقدمة من freeCodeCamp.org هي الخيار المثالي. تتناول هذه الدورة تعلم الآلة من البداية إلى الاحتراف باستخدام Python وأدوات مثل TensorFlow و Keras.
مقدمة في تعلم الآلة:
مفهوم تعلم الآلة وكيفية تطبيقه في الحياة الواقعية.
الفرق بين التعلم الخاضع للإشراف و التعلم غير الخاضع للإشراف.
الخوارزميات الأساسية:
تعلم كيفية تطبيق خوارزميات الانحدار الخطي و الانحدار اللوجستي.
التصنيف باستخدام الشبكات العصبية.
أدوات تعلم الآلة:
TensorFlow 2.0: تعلم كيفية استخدام TensorFlow لبناء النماذج العصبية العميقة.
Keras: تعلم كيفية استخدام Keras لبناء نماذج تعلم الآلة العميقة بسهولة.
تقنيات معالجة البيانات:
معالجة البيانات باستخدام Pandas و NumPy.
تنظيف البيانات، تحويل البيانات وتطبيق التقنيات القياسية على البيانات.
تحليل البيانات باستخدام الرسومات البيانية عبر Matplotlib و Seaborn.
التعلم العميق والشبكات العصبية:
تعلم بناء الشبكات العصبية باستخدام TensorFlow و Keras.
النماذج العميقة مثل RNNs و CNNs وتطبيقها في الرؤية الحاسوبية و التعرف على الأنماط.
الرؤية الحاسوبية:
OpenCV: دورة كاملة في الرؤية الحاسوبية باستخدام Python و OpenCV.
بناء تطبيقات التعرف على الصور باستخدام التعلم العميق.
التعلم المعزز (Reinforcement Learning):
AlphaZero: تعلم كيفية بناء نموذج AlphaZero باستخدام تعلم الآلة.
دورة شاملة: تتناول الدورة جميع جوانب تعلم الآلة من الأساسيات إلى التطبيقات المتقدمة.
مشاريع عملية: تعلم كيفية بناء نماذج تعلم الآلة باستخدام Python و TensorFlow.
التطبيقات العملية: تدرب على الرؤية الحاسوبية و التعلم المعزز عبر مشاريع حقيقية.
شرح مفصل: تقدم الدورة شرحًا مفصلاً لجميع المفاهيم من المبتدئ إلى المتقدم.
تعلم تقنيات حديثة: ستحصل على مهارات تعلم الآلة من خلال فهم الخوارزميات العميقة والتطبيقات العملية.
زيادة الإنتاجية: تعلم كيفية تطبيق تقنيات التعلم العميق في مشاريع حقيقية، مما يعزز من مهاراتك التقنية.
استعداد للعمل في مجال الذكاء الاصطناعي: الدورة تؤهلك للعمل في مجالات الذكاء الاصطناعي و تعلم الآلة بفضل استخدامها للأدوات الحديثة.
التسجيل في الدورة: قم بالتسجيل في الدورة عبر freeCodeCamp.org لبدء التعلم.
ابدأ في التعلم: استمتع بمحتوى الدورة الذي يقدمه المحاضرون من خلال مقاطع الفيديو التعليمية.
ممارسة التمارين العملية: بعد كل محاضرة، قم بتطبيق ما تعلمته من خلال مشاريع حقيقية.
تطوير مهاراتك: استخدم الأدوات مثل TensorFlow و Keras لتطوير مشاريع تعلم الآلة الخاصة بك.