كورس تعلم الآلة - دليل شامل من البداية إلى الاحتراف

هل تريد تعلم الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في تحليل البيانات؟
يأخذك هذا الكورس من الصفر إلى المستوى المتقدم في Machine Learning، حيث ستتعلم الخوارزميات الأساسية، تحليل البيانات، التنبؤ، بناء النماذج، والتصنيف باستخدام الذكاء الاصطناعي. الدورة مناسبة للمبتدئين والمحترفين الذين يريدون فهم كيفية إنشاء وتدريب نماذج تعلم الآلة باستخدام مكتبات Python مثل NumPy، Pandas، Matplotlib، Seaborn، و Scikit-Learn.

ماذا ستتعلم في هذه الدورة؟

✅ مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
✅ أنواع تعلم الآلة (Supervised & Unsupervised Learning)
✅ تحليل البيانات باستخدام NumPy و Pandas
✅ الانحدار الخطي واللوجستي (Linear & Logistic Regression)
✅ استخدام المصفوفات في تعلم الآلة ومعالجة البيانات
✅ الشبكات العصبية وخوارزميات التعلم العميق
✅ تصنيف البيانات باستخدام Decision Trees و Random Forest
✅ تنظيف البيانات وتحليلها باستخدام Matplotlib و Seaborn
✅ التطبيقات العملية في التصنيف والتوقع باستخدام Machine Learning

تفاصيل الحلقات والمجالات العملية:

🔹 الدرس 1: مقدمة إلى تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي
🔹 الدرس 2: أنواع تعلم الآلة وأهم تطبيقاته
🔹 الدرس 3: تحليل البيانات باستخدام NumPy و Pandas
🔹 الدرس 4: حساب المتوسط والانحراف المعياري في البيانات
🔹 الدرس 5: مقدمة إلى المصفوفات وكيفية استخدامها في تحليل البيانات
🔹 الدرس 6: التعامل مع مكتبة Matplotlib و Seaborn لتصور البيانات
🔹 الدرس 7: تعلم الانحدار الخطي واللوجستي في Machine Learning
🔹 الدرس 8: بناء نموذج توقع باستخدام Regression Models
🔹 الدرس 9: التصنيف باستخدام Decision Trees و Random Forest
🔹 الدرس 10: الشبكات العصبية وبناء نموذج Deep Learning
🔹 الدرس 11: تقنيات تحسين النموذج وتجنب Overfitting و Underfitting
🔹 الدرس 12: خوارزمية الجيران الأقرب (KNN) وكيفية تطبيقها
🔹 الدرس 13: خوارزمية الغابات العشوائية (Random Forest)
🔹 الدرس 14: تطبيق عملي: تحليل بيانات واستخراج الأنماط

📌 لمن هذه الدورة؟

• المبتدئين الذين يرغبون في فهم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
• المطورين والمهندسين الذين يريدون تطبيق التعلم الآلي في مشاريعهم
• طلاب علوم البيانات والمهتمين بالتحليل الإحصائي
• المهتمين بإنشاء أنظمة ذكية لتحليل البيانات والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية