كورس تعلم الآلة بالعربي - دليل شامل من البداية إلى الاحتراف

هل ترغب في تعلم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة؟
هذه الدورة الشاملة باللغة العربية تأخذك في رحلة من الصفر إلى مستوى متقدم في Machine Learning. ستتعلم المفاهيم الأساسية، كيفية بناء نماذج تعلم الآلة، واستخدام الشبكات العصبية بالإضافة إلى التطبيقات العملية باستخدام أدوات التحليل المتقدمة.

ماذا ستتعلم في هذه الدورة؟

✅ مقدمة إلى تعلم الآلة وأنواعه (Supervised & Unsupervised Learning)
✅ الانحدار الخطي واللوجستي (Linear & Logistic Regression)
✅ الشبكات العصبية (Neural Networks) والمفاهيم الأساسية حولها
✅ طرق تحسين الأداء مثل Regularization و Hyperparameter Tuning
✅ أشجار القرار، الغابات العشوائية، وخوارزميات التصنيف
✅ تحليل البيانات وتحسين دقة النماذج
✅ التحليل المتقدم للبيانات وتحديد الأنماط باستخدام Clustering & PCA
✅ التعلم المعزز (Reinforcement Learning) والأسس التي يقوم عليها
✅ استخدام الخوارزميات المتقدمة مثل XGBoost و Random Forest
✅ تقييم النماذج وتحسين الأداء من خلال Curves و Bias & Variance Tradeoff

تفاصيل الحلقات والمجالات العملية:

🔹 الدرس 1: ما هو تعلم الآلة؟ مقدمة في المفاهيم الأساسية
🔹 الدرس 2: التعلم الموجه - Supervised Learning
🔹 الدرس 3: التعلم غير الموجه - Unsupervised Learning
🔹 الدرس 4: بناء نموذج الانحدار الخطي - Linear Regression
🔹 الدرس 5: تحليل الدوال الرياضية لـ Cost Function
🔹 الدرس 6: تعلم Gradient Descent لتحسين النماذج
🔹 الدرس 7: مقارنة بين Linear Regression و Classification
🔹 الدرس 8: خوارزميات التصنيف باستخدام Decision Trees
🔹 الدرس 9: تحليل Bias & Variance وتحسين أداء النموذج
🔹 الدرس 10: الشبكات العصبية والتعلم العميق Neural Networks
🔹 الدرس 11: استخدام خوارزميات PCA & Clustering لتقليل الأبعاد
🔹 الدرس 12: التعلم المعزز Reinforcement Learning

📌 لمن هذه الدورة؟

• المبتدئين الذين يريدون فهم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
• طلاب علوم الحاسوب والمهتمين بالتحليل الإحصائي
• المبرمجين وعلماء البيانات الذين يرغبون في تطبيق تعلم الآلة في مشاريعهم
• المتخصصين في البيانات الذين يحتاجون إلى تطوير مهاراتهم في التحليل والتوقعات