دورة تعلم الآلة باستخدام JavaScript - تعلم الخوارزميات العملية -

تعلم الآلة باستخدام JavaScript | من تقديم Learn Code School

عدد الدروس : 26 عدد ساعات الدورة : 02:02:36 شهادة معتمدة : نعم التسجيل في الدورة للحصول على شهادة

للحصول على شهادة

1- التسجيل
2- مشاهدة الكورس كاملا
3- متابعة نسبة اكتمال الكورس تدريجيا
4- بعد الانتهاء تظهر الشهادة في الملف الشخصي الخاص بك

دورة "تعلم الآلة باستخدام JavaScript" تركز على تطبيق تقنيات تعلم الآلة باستخدام JavaScript. الدورة تتناول موضوعات مثل الانحدار الخطي، الانحدار اللوجستي، الشبكات العصبية، خوارزميات SVM، وأشجار القرار، بالإضافة إلى كيفية استخدام TensorFlow.js لإنشاء نماذج تعلم آلي فعالة. الدورة تقدم للمتعلمين طرقا عملية لتحليل البيانات وتصنيفها باستخدام JavaScript.

قائمة الدروس

1 - Javascript for Machine Learning | Introduction to Machine Learning

2 - JavaScript Machine Learning Landscape

3 - Setting Up Our Machine Learning Environment

4 - Understanding Linear Regression

5 - How Linear Regression Works?

6 - Predicting Salaries after College Using Linear Regression

7 - Classification with Logistic Regression

8 - Classifying Clothes Using Logistic Regression

9 - Model Evaluation in Machine learning

10 - Machine Learning Better measures than Accuracy

11 - Understanding the results Linear Regression | bias, underfitting, variance, overfitting, tradeoff

12 - Improving the Models : Machine learning

13 - What are Support Vector Machines ?

14 - Using SVM Kernels to Transform Problems

15 - Image Classifier Using SVM | Tensorflow

16 - Making Better Decision with Decision Trees

17 - Decision Trees to Make Better Predictions

18 - Randon Forest Tutorial | Predicting Customer Churn Using Random Forests

19 - Introduction and Advantage of Unsupervised Learning

20 - Grouping Unlabeled Data in Meaningful Ways Using K means Clustering

21 - Using Principal Component Analysis to Speed up Machine Learning Algorithms

22 - Analyzing Plant Species Using K means Clustering

23 - Neural Networks explained | Introcuction to Neural Network

24 - How a Neural Network Works

25 - Neural Networks in Tensorflow.js | tensorflow.js tutorial

26 - Multiclass Classification Using TensorFlow js

عن الدورة

دورة "تعلم الآلة باستخدام JavaScript" تقدم للمبتدئين والمتقدمين في مجال البرمجة تعلم كيفية تطبيق تقنيات تعلم الآلة على بيئة JavaScript. الدورة تبدأ بتعريف الأساسيات وتنتهي بكيفية استخدام أدوات متقدمة مثل TensorFlow.js. من خلال هذه الدورة، يمكن للمشاركين فهم كيفية تدريب نماذج تعلم الآلة، وتحليل البيانات، وتنفيذ تطبيقات عملية باستخدام JavaScript.

أهم المواضيع التي تغطيها الدورة:

مقدمة في تعلم الآلة باستخدام JavaScript: تبدأ الدورة بمقدمة عن تعلم الآلة وتغطية استخدام JavaScript في هذا المجال. يتم التركيز على كيفية التعامل مع البيانات وتطبيق الخوارزميات المختلفة باستخدام JavaScript.
الانحدار الخطي: يتم شرح كيفية استخدام خوارزمية الانحدار الخطي للتنبؤ بالقيم المستمرة، مع التركيز على تطبيقات عملية مثل التنبؤ بالرواتب بعد التخرج.
الانحدار اللوجستي: هذه الوحدة تشرح كيفية تطبيق الانحدار اللوجستي لتصنيف البيانات. يتم استخدام مثال تصنيف الملابس لتوضيح كيفية عمل الخوارزمية.
التقييم في تعلم الآلة: تعلم كيفية تقييم النماذج في تعلم الآلة باستخدام مجموعة من المقاييس مثل الدقة والـ Precision والـ Recall.
تحسين النماذج: شرح كيفية تحسين النماذج باستخدام تقنيات مثل تجنب الإفراط في التكيف (Overfitting) والتقليل من التحيز والانحراف (Bias and Variance).
خوارزميات دعم المتجهات (SVM): يتم تناول خوارزميات دعم المتجهات وكيفية استخدامها في حل مشكلات التصنيف باستخدام نواة (Kernel) خاصة لتحويل البيانات.
أشجار القرار (Decision Trees): يتم شرح كيفية بناء أشجار القرار لاتخاذ قرارات أفضل في التصنيف، مع تطبيقات عملية مثل تصنيف العملاء المتوقع أن يتخلوا عن الخدمة.
الغابات العشوائية (Random Forest): تعلم كيفية استخدام خوارزميات الغابات العشوائية لتنبؤ النتائج باستخدام مجموعة من الأشجار المختلفة لتقليل التحيز وتحسين الدقة.
التعلم غير المراقب: في هذه الوحدة، يتم شرح التعلم غير المراقب وكيفية استخدام خوارزمية K-means لتجميع البيانات غير المسماة بشكل معقول.
تحليل المكونات الرئيسية (PCA): يتم تغطية كيفية استخدام PCA لتسريع خوارزميات تعلم الآلة عن طريق تقليل الأبعاد وحساب المكونات الرئيسية.
الشبكات العصبية: تتناول الدورة مفهوم الشبكات العصبية وكيفية بنائها باستخدام TensorFlow.js لتطبيقات تعلم الآلة المتقدمة مثل التصنيف متعدد الفئات.
تصنيف متعدد الفئات باستخدام TensorFlow.js: يتم شرح كيفية استخدام TensorFlow.js لتنفيذ تصنيف متعدد الفئات عبر بناء نماذج تعلم آلي معقدة.

تعلم الآلة باستخدام JavaScript | من تقديم Learn Code School

قائمة الدروس

عن الدورة

أهم المواضيع التي تغطيها الدورة:

دورات ذات صلة

كورس الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة مع Python Arabic Community

كورس تعلم الآلة مع cyber school

تعلم الآلة بالعربي مع الجوهري

دورة تعلم العميق من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا

تعلم بايثون و تعلم الآلة - دورة C3: بايثون والذكاء الاصطناعي

دورة الرياضيات لتعلم الآلة 2024 | تعلم أساسيات الجبر الخطي والمتجهات

تعلم الآلة من الصفر للاحتراف

دورة تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي من الصفر