حقيبتك الأفضل عربيا في تطوير المحتوي التدريبي
حقيبتك الشريك الأول لك فى تطوير المحتوى التدريبي فى الوطن العربي.

مميزات الحقيبة

دليل المدرب
مذكرة المتدرب
الأنشطة
نسخة العرض
فيديوهات
الملف التعريفي
تحديث سنة 2024

حقيبة تدريبية دورة أساسيات تعلم الآلة لعلم البيانات

هذه الحقائب التدريبية توفر مقدمة شاملة لتعلم الآلة لعلم البيانات. مناسبة للمبتدئين، يتم تقديمها بطريقة سهلة الفهم عن طريق متخصص في علم البيانات. سيكتسب الطلاب فهمًا قويًا للمفاهيم والمبادئ الأساسية لتعلم الآلة.

مراجعة
English - العربية
محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب
دليل المدرب
الأنشطة
نسخة العرض
فيديوهات
الملف التعريفي
نقدم لكم حقيبة تدريب شاملة لأساسيات تعلم الآلة في علوم البيانات! تم تصميم هذا المنتج خصيصًا للمدربين الذين يرغبون في تزويد طلابهم بالمعرفة والمهارات الأساسية في مجال تعلم الآلة. تشمل حقيبة التدريب الخاصة بنا مجموعة شاملة من الموارد التي تغطي جميع المفاهيم والتقنيات الرئيسية في تعلم الآلة. ابتداءً من أساسيات معالجة البيانات وتطوير الميزات حتى المواضيع المتقدمة مثل التحويل الخطي والتصنيف وتجميع البيانات، توفر حقائبنا فهمًا عميقًا للموضوع. يتم تنظيم كل وحدة في حقيبة التدريب بطريقة منطقية وسهلة الاستيعاب، مما يضمن قدرة المدربين على توصيل المحتوى بشكل فعال. تشمل الحقائب تعليمات خطوة بخطوة، وشروحًا مفصلة، وأمثلة من الحياة العملية لتسهيل عملية التعلم والتفاهم للمفاهيم المعقدة. إضافةً إلى ذلك، يتضمن حقيبة التدريب لدينا تمارين عملية ومشاريع عملية. تسمح هذه الأنشطة للطلاب بتطبيق ما تعلموه في إطار عملي وتطوير مهاراتهم في سياق العالم الحقيقي. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمدربين أن يستفيدوا من حلولنا ومفاتيح الإجابة المقدمة لتوجيه الطلاب أثناء عملية التعلم. يتم تحديث حقائب التدريب لدينا بانتظام أيضًا لاستيعاب أحدث التطورات والتقدمات في مجال تعلم الآلة. هذا يضمن أن المدربين لديهم الوصول إلى المحتوى الأحدث والأكثر صلة لطلابهم. سواء كنت مدربًا متمرسًا أو مبتدئًا، فإن حقيبة تدريب أساسيات تعلم الآلة لعلوم البيانات هي مصدر قيم يمكنك الاعتماد عليه لتقديم تجربة تعلم شاملة وشيقة. قم بتزويد طلابك بالمعرفة والمهارات الأساسية التي يحتاجونها للتفوق في مجال تعلم الآلة المثير للإعجاب.
مقدمة في التعلم الآلي (1: المقدمة)
تعريف التعلم الآلي
أهمية التعلم الآلي في علم البيانات
أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي
التعلم الأشرافي (2: التعلم الأشرافي)
إن تفسير التعلم المشروع يتمثل في أن النظام الذي يتعلم من البيانات المدخلة والإجابات المطلوبة المقدمة له يعتبر عملية التعلم مراقبة. تتم عملية التعلم من خلال بناء نموذج يستطيع النظام استخدامه لتوقع الاجابات للبيانات الجديدة بشكل صحيح. وعندما يواجه النظام أخطاء في التنبؤ بالإجابات، يتم ضبط الموديل بحيث يحسن أداءه ويكون أكثر دقة في التنبؤ في المستقبل. يتم استخدام التعلم المشروع في العديد من التطبيقات العملية مثل التصنيف، التعرف على الأشياء، والتوصيات.
نظرة عامة على خوارزميات التصنيف والتحوير
مبادئ التدريب واختبار نموذج التعلم المشروف
تعلم بدون إشراف (3: تعلم بدون إشراف)
تفسير التعلم غير المسترقِب
نظرة عامة على خوارزميات التجميع وتقليل الأبعاد
مبادئ تدريب وتقييم نموذج تعلم غير مشرف
التقييم والتحقق (الجزء الرابع: التقييم والتحقق)
أهمية التقييم والتحقق في التعلُّم الآلي
تقنيات مختلفة لتقييم النماذج و التحقق من صحتها
التقييم المتقاطع والمقاييس لتقييم أداء النموذج
تهنيج الميزات (5: تهنيج الميزات)
تعريف وأهمية هندسة السمات.
تقنيات لاختيار واستخراج السمات
التعامل مع البيانات المفقودة والقيم النوعية في هندسة الميزات
اختيار النموذج وضبطه (الجزء 6: اختيار النموذج وضبطه)
أهمية اختيار النموذج وضبطه في التعلم الآلي
نظرة عامة على تقنيات اختيار النموذج المختلفة.
تقنيات لضبط المعاملات الفائضة وتحسين أداء النموذج
التكيف الزائد والتكيف الناقص (7: التكيف الزائد والتكيف الناقص)
تفسير لظاهرتي الاحتكاك الزائد والاحتكاك الناقص
تقنيات للكشف عن التكييف الزائد أو الناقص والوقاية منها
التوازن بين تعقيد النموذج والتعميم في التعلم الآلي
نشر واعتبارات النشر (8: النشر واعتبارات النشر)
نظرة عامة على عملية نشر نماذج التعلم الآلي
الاعتبارات في نشر النماذج في بيئات الإنتاج
رصد وصيانة النماذج المنفذة
الاعتبارات الأخلاقية والعادلة في تعلم الآلة (9: الاعتبارات الأخلاقية والعادلة)
أهمية الأخلاق والعدل في التعلم الآلي
مناقشة قضايا التحيز والتمييز والعدالة في التعلم الآلي
تقنيات وإرشادات لضمان العدالة والاعتبارات الأخلاقية في نماذج تعلم الآلة

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

هل يمكنني استخدام هذه الحقائب التدريبية لبدء برنامج حوار على أي منصة بث مباشر؟
نعم ، يمكن تطبيق المبادئ والتقنيات المعلمة في حقائب التدريب على أي منصة بث مباشر شهيرة، مثل يوتيوب لايف، فيسبوك لايف، تويتش، أو إنستغرام لايف.
نعم ، يمكن تطبيق المبادئ والتقنيات المعلمة في حقائب التدريب على أي منصة بث مباشر شهيرة، مثل يوتيوب لايف، فيسبوك لايف، تويتش، أو إنستغرام لايف.
ما هو التعلم الآلي؟
آلة التعلم هي جزء من الذكاء الاصطناعي يتيح لأنظمة الحواسيب التعلم والتحسين من الخبرات بدون أن يكون هناك برمجة صريحة.
آلة التعلم هي جزء من الذكاء الاصطناعي يتيح لأنظمة الحواسيب التعلم والتحسين من الخبرات بدون أن يكون هناك برمجة صريحة.
. س: من يستفيد من تعلم أساسيات تعلم الآلة؟
أي شخص مهتم بتحليل البيانات، ونمذجة التنبؤ، أو تطوير الأنظمة الذكية يمكن أن يستفيد من تعلم أساسيات التعلم الآلي.
أي شخص مهتم بتحليل البيانات، ونمذجة التنبؤ، أو تطوير الأنظمة الذكية يمكن أن يستفيد من تعلم أساسيات التعلم الآلي.
. س: ما هي المكونات الرئيسية لتعلم الآلة؟
أ: يتضمن العناصر الرئيسية لتعلم الآلة معالجة البيانات، اختيار النموذج، تدريب النموذج، تقييم النموذج، والتنبؤ أو الاستدلال.
أ: يتضمن العناصر الرئيسية لتعلم الآلة معالجة البيانات، اختيار النموذج، تدريب النموذج، تقييم النموذج، والتنبؤ أو الاستدلال.
. س: ما هي الخوارزميات الشائعة المستخدمة في التعلم الآلي؟
A: بعض خوارزميات التعلم الآلي الشهيرة تتضمن التحويل الخطي، التحويل اللوجستي، أشجار القرار، الغابات العشوائية، آلات الدعم النقطي، والشبكات العصبية.
A: بعض خوارزميات التعلم الآلي الشهيرة تتضمن التحويل الخطي، التحويل اللوجستي، أشجار القرار، الغابات العشوائية، آلات الدعم النقطي، والشبكات العصبية.

3 مراجعات لـ حقيبة تدريبية دورة أساسيات تعلم الآلة لعلم البيانات

  1. Sameer Ali

    تنظيم الحقيبة التدريبية كان ممتازًا جدًا والمعلومات قيمة جدًا وسهلة الاستيعاب

  2. Sameer

    تنظيم الحقيبة التدريبية كان ممتازًا جدًا وتقنيات الشرح كانت فعّالة في توضيح المادة

  3. Talal Khaled Al-Sharif

    الحقيبة التدريبية زادت من معرفتي

يسمح فقط للزبائن مسجلي الدخول الذين قاموا بشراء هذا المنتج ترك مراجعة.

نقدم لكم حقيبة تدريب شاملة لأساسيات تعلم الآلة في علوم البيانات! تم تصميم هذا المنتج خصيصًا للمدربين الذين يرغبون في تزويد طلابهم بالمعرفة والمهارات الأساسية في مجال تعلم الآلة. تشمل حقيبة التدريب الخاصة بنا مجموعة شاملة من الموارد التي تغطي جميع المفاهيم والتقنيات الرئيسية في تعلم الآلة. ابتداءً من أساسيات معالجة البيانات وتطوير الميزات حتى المواضيع المتقدمة مثل التحويل الخطي والتصنيف وتجميع البيانات، توفر حقائبنا فهمًا عميقًا للموضوع. يتم تنظيم كل وحدة في حقيبة التدريب بطريقة منطقية وسهلة الاستيعاب، مما يضمن قدرة المدربين على توصيل المحتوى بشكل فعال. تشمل الحقائب تعليمات خطوة بخطوة، وشروحًا مفصلة، وأمثلة من الحياة العملية لتسهيل عملية التعلم والتفاهم للمفاهيم المعقدة. إضافةً إلى ذلك، يتضمن حقيبة التدريب لدينا تمارين عملية ومشاريع عملية. تسمح هذه الأنشطة للطلاب بتطبيق ما تعلموه في إطار عملي وتطوير مهاراتهم في سياق العالم الحقيقي. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمدربين أن يستفيدوا من حلولنا ومفاتيح الإجابة المقدمة لتوجيه الطلاب أثناء عملية التعلم. يتم تحديث حقائب التدريب لدينا بانتظام أيضًا لاستيعاب أحدث التطورات والتقدمات في مجال تعلم الآلة. هذا يضمن أن المدربين لديهم الوصول إلى المحتوى الأحدث والأكثر صلة لطلابهم. سواء كنت مدربًا متمرسًا أو مبتدئًا، فإن حقيبة تدريب أساسيات تعلم الآلة لعلوم البيانات هي مصدر قيم يمكنك الاعتماد عليه لتقديم تجربة تعلم شاملة وشيقة. قم بتزويد طلابك بالمعرفة والمهارات الأساسية التي يحتاجونها للتفوق في مجال تعلم الآلة المثير للإعجاب.
مقدمة في التعلم الآلي (1: المقدمة)
تعريف التعلم الآلي
أهمية التعلم الآلي في علم البيانات
أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي
التعلم الأشرافي (2: التعلم الأشرافي)
إن تفسير التعلم المشروع يتمثل في أن النظام الذي يتعلم من البيانات المدخلة والإجابات المطلوبة المقدمة له يعتبر عملية التعلم مراقبة. تتم عملية التعلم من خلال بناء نموذج يستطيع النظام استخدامه لتوقع الاجابات للبيانات الجديدة بشكل صحيح. وعندما يواجه النظام أخطاء في التنبؤ بالإجابات، يتم ضبط الموديل بحيث يحسن أداءه ويكون أكثر دقة في التنبؤ في المستقبل. يتم استخدام التعلم المشروع في العديد من التطبيقات العملية مثل التصنيف، التعرف على الأشياء، والتوصيات.
نظرة عامة على خوارزميات التصنيف والتحوير
مبادئ التدريب واختبار نموذج التعلم المشروف
تعلم بدون إشراف (3: تعلم بدون إشراف)
تفسير التعلم غير المسترقِب
نظرة عامة على خوارزميات التجميع وتقليل الأبعاد
مبادئ تدريب وتقييم نموذج تعلم غير مشرف
التقييم والتحقق (الجزء الرابع: التقييم والتحقق)
أهمية التقييم والتحقق في التعلُّم الآلي
تقنيات مختلفة لتقييم النماذج و التحقق من صحتها
التقييم المتقاطع والمقاييس لتقييم أداء النموذج
تهنيج الميزات (5: تهنيج الميزات)
تعريف وأهمية هندسة السمات.
تقنيات لاختيار واستخراج السمات
التعامل مع البيانات المفقودة والقيم النوعية في هندسة الميزات
اختيار النموذج وضبطه (الجزء 6: اختيار النموذج وضبطه)
أهمية اختيار النموذج وضبطه في التعلم الآلي
نظرة عامة على تقنيات اختيار النموذج المختلفة.
تقنيات لضبط المعاملات الفائضة وتحسين أداء النموذج
التكيف الزائد والتكيف الناقص (7: التكيف الزائد والتكيف الناقص)
تفسير لظاهرتي الاحتكاك الزائد والاحتكاك الناقص
تقنيات للكشف عن التكييف الزائد أو الناقص والوقاية منها
التوازن بين تعقيد النموذج والتعميم في التعلم الآلي
نشر واعتبارات النشر (8: النشر واعتبارات النشر)
نظرة عامة على عملية نشر نماذج التعلم الآلي
الاعتبارات في نشر النماذج في بيئات الإنتاج
رصد وصيانة النماذج المنفذة
الاعتبارات الأخلاقية والعادلة في تعلم الآلة (9: الاعتبارات الأخلاقية والعادلة)
أهمية الأخلاق والعدل في التعلم الآلي
مناقشة قضايا التحيز والتمييز والعدالة في التعلم الآلي
تقنيات وإرشادات لضمان العدالة والاعتبارات الأخلاقية في نماذج تعلم الآلة

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

هل يمكنني استخدام هذه الحقائب التدريبية لبدء برنامج حوار على أي منصة بث مباشر؟
نعم ، يمكن تطبيق المبادئ والتقنيات المعلمة في حقائب التدريب على أي منصة بث مباشر شهيرة، مثل يوتيوب لايف، فيسبوك لايف، تويتش، أو إنستغرام لايف.
نعم ، يمكن تطبيق المبادئ والتقنيات المعلمة في حقائب التدريب على أي منصة بث مباشر شهيرة، مثل يوتيوب لايف، فيسبوك لايف، تويتش، أو إنستغرام لايف.
ما هو التعلم الآلي؟
آلة التعلم هي جزء من الذكاء الاصطناعي يتيح لأنظمة الحواسيب التعلم والتحسين من الخبرات بدون أن يكون هناك برمجة صريحة.
آلة التعلم هي جزء من الذكاء الاصطناعي يتيح لأنظمة الحواسيب التعلم والتحسين من الخبرات بدون أن يكون هناك برمجة صريحة.
. س: من يستفيد من تعلم أساسيات تعلم الآلة؟
أي شخص مهتم بتحليل البيانات، ونمذجة التنبؤ، أو تطوير الأنظمة الذكية يمكن أن يستفيد من تعلم أساسيات التعلم الآلي.
أي شخص مهتم بتحليل البيانات، ونمذجة التنبؤ، أو تطوير الأنظمة الذكية يمكن أن يستفيد من تعلم أساسيات التعلم الآلي.
. س: ما هي المكونات الرئيسية لتعلم الآلة؟
أ: يتضمن العناصر الرئيسية لتعلم الآلة معالجة البيانات، اختيار النموذج، تدريب النموذج، تقييم النموذج، والتنبؤ أو الاستدلال.
أ: يتضمن العناصر الرئيسية لتعلم الآلة معالجة البيانات، اختيار النموذج، تدريب النموذج، تقييم النموذج، والتنبؤ أو الاستدلال.
. س: ما هي الخوارزميات الشائعة المستخدمة في التعلم الآلي؟
A: بعض خوارزميات التعلم الآلي الشهيرة تتضمن التحويل الخطي، التحويل اللوجستي، أشجار القرار، الغابات العشوائية، آلات الدعم النقطي، والشبكات العصبية.
A: بعض خوارزميات التعلم الآلي الشهيرة تتضمن التحويل الخطي، التحويل اللوجستي، أشجار القرار، الغابات العشوائية، آلات الدعم النقطي، والشبكات العصبية.

3 مراجعات لـ حقيبة تدريبية دورة أساسيات تعلم الآلة لعلم البيانات

  1. Sameer Ali

    تنظيم الحقيبة التدريبية كان ممتازًا جدًا والمعلومات قيمة جدًا وسهلة الاستيعاب

  2. Sameer

    تنظيم الحقيبة التدريبية كان ممتازًا جدًا وتقنيات الشرح كانت فعّالة في توضيح المادة

  3. Talal Khaled Al-Sharif

    الحقيبة التدريبية زادت من معرفتي

يسمح فقط للزبائن مسجلي الدخول الذين قاموا بشراء هذا المنتج ترك مراجعة.

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب
دليل المدرب
الأنشطة
نسخة العرض
فيديوهات
الملف التعريفي
تحديث سنة 2024

حقيبة تدريبية دورة أساسيات تعلم الآلة لعلم البيانات

هذه الحقائب التدريبية توفر مقدمة شاملة لتعلم الآلة لعلم البيانات. مناسبة للمبتدئين، يتم تقديمها بطريقة سهلة الفهم عن طريق متخصص في علم البيانات. سيكتسب الطلاب فهمًا قويًا للمفاهيم والمبادئ الأساسية لتعلم الآلة.

مراجعة
English - العربية
محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب
دليل المدرب
الأنشطة
نسخة العرض
فيديوهات
الملف التعريفي
نقدم لكم حقيبة تدريب شاملة لأساسيات تعلم الآلة في علوم البيانات! تم تصميم هذا المنتج خصيصًا للمدربين الذين يرغبون في تزويد طلابهم بالمعرفة والمهارات الأساسية في مجال تعلم الآلة. تشمل حقيبة التدريب الخاصة بنا مجموعة شاملة من الموارد التي تغطي جميع المفاهيم والتقنيات الرئيسية في تعلم الآلة. ابتداءً من أساسيات معالجة البيانات وتطوير الميزات حتى المواضيع المتقدمة مثل التحويل الخطي والتصنيف وتجميع البيانات، توفر حقائبنا فهمًا عميقًا للموضوع. يتم تنظيم كل وحدة في حقيبة التدريب بطريقة منطقية وسهلة الاستيعاب، مما يضمن قدرة المدربين على توصيل المحتوى بشكل فعال. تشمل الحقائب تعليمات خطوة بخطوة، وشروحًا مفصلة، وأمثلة من الحياة العملية لتسهيل عملية التعلم والتفاهم للمفاهيم المعقدة. إضافةً إلى ذلك، يتضمن حقيبة التدريب لدينا تمارين عملية ومشاريع عملية. تسمح هذه الأنشطة للطلاب بتطبيق ما تعلموه في إطار عملي وتطوير مهاراتهم في سياق العالم الحقيقي. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمدربين أن يستفيدوا من حلولنا ومفاتيح الإجابة المقدمة لتوجيه الطلاب أثناء عملية التعلم. يتم تحديث حقائب التدريب لدينا بانتظام أيضًا لاستيعاب أحدث التطورات والتقدمات في مجال تعلم الآلة. هذا يضمن أن المدربين لديهم الوصول إلى المحتوى الأحدث والأكثر صلة لطلابهم. سواء كنت مدربًا متمرسًا أو مبتدئًا، فإن حقيبة تدريب أساسيات تعلم الآلة لعلوم البيانات هي مصدر قيم يمكنك الاعتماد عليه لتقديم تجربة تعلم شاملة وشيقة. قم بتزويد طلابك بالمعرفة والمهارات الأساسية التي يحتاجونها للتفوق في مجال تعلم الآلة المثير للإعجاب.
مقدمة في التعلم الآلي (1: المقدمة)
تعريف التعلم الآلي
أهمية التعلم الآلي في علم البيانات
أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي
التعلم الأشرافي (2: التعلم الأشرافي)
إن تفسير التعلم المشروع يتمثل في أن النظام الذي يتعلم من البيانات المدخلة والإجابات المطلوبة المقدمة له يعتبر عملية التعلم مراقبة. تتم عملية التعلم من خلال بناء نموذج يستطيع النظام استخدامه لتوقع الاجابات للبيانات الجديدة بشكل صحيح. وعندما يواجه النظام أخطاء في التنبؤ بالإجابات، يتم ضبط الموديل بحيث يحسن أداءه ويكون أكثر دقة في التنبؤ في المستقبل. يتم استخدام التعلم المشروع في العديد من التطبيقات العملية مثل التصنيف، التعرف على الأشياء، والتوصيات.
نظرة عامة على خوارزميات التصنيف والتحوير
مبادئ التدريب واختبار نموذج التعلم المشروف
تعلم بدون إشراف (3: تعلم بدون إشراف)
تفسير التعلم غير المسترقِب
نظرة عامة على خوارزميات التجميع وتقليل الأبعاد
مبادئ تدريب وتقييم نموذج تعلم غير مشرف
التقييم والتحقق (الجزء الرابع: التقييم والتحقق)
أهمية التقييم والتحقق في التعلُّم الآلي
تقنيات مختلفة لتقييم النماذج و التحقق من صحتها
التقييم المتقاطع والمقاييس لتقييم أداء النموذج
تهنيج الميزات (5: تهنيج الميزات)
تعريف وأهمية هندسة السمات.
تقنيات لاختيار واستخراج السمات
التعامل مع البيانات المفقودة والقيم النوعية في هندسة الميزات
اختيار النموذج وضبطه (الجزء 6: اختيار النموذج وضبطه)
أهمية اختيار النموذج وضبطه في التعلم الآلي
نظرة عامة على تقنيات اختيار النموذج المختلفة.
تقنيات لضبط المعاملات الفائضة وتحسين أداء النموذج
التكيف الزائد والتكيف الناقص (7: التكيف الزائد والتكيف الناقص)
تفسير لظاهرتي الاحتكاك الزائد والاحتكاك الناقص
تقنيات للكشف عن التكييف الزائد أو الناقص والوقاية منها
التوازن بين تعقيد النموذج والتعميم في التعلم الآلي
نشر واعتبارات النشر (8: النشر واعتبارات النشر)
نظرة عامة على عملية نشر نماذج التعلم الآلي
الاعتبارات في نشر النماذج في بيئات الإنتاج
رصد وصيانة النماذج المنفذة
الاعتبارات الأخلاقية والعادلة في تعلم الآلة (9: الاعتبارات الأخلاقية والعادلة)
أهمية الأخلاق والعدل في التعلم الآلي
مناقشة قضايا التحيز والتمييز والعدالة في التعلم الآلي
تقنيات وإرشادات لضمان العدالة والاعتبارات الأخلاقية في نماذج تعلم الآلة

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

هل يمكنني استخدام هذه الحقائب التدريبية لبدء برنامج حوار على أي منصة بث مباشر؟
نعم ، يمكن تطبيق المبادئ والتقنيات المعلمة في حقائب التدريب على أي منصة بث مباشر شهيرة، مثل يوتيوب لايف، فيسبوك لايف، تويتش، أو إنستغرام لايف.
نعم ، يمكن تطبيق المبادئ والتقنيات المعلمة في حقائب التدريب على أي منصة بث مباشر شهيرة، مثل يوتيوب لايف، فيسبوك لايف، تويتش، أو إنستغرام لايف.
ما هو التعلم الآلي؟
آلة التعلم هي جزء من الذكاء الاصطناعي يتيح لأنظمة الحواسيب التعلم والتحسين من الخبرات بدون أن يكون هناك برمجة صريحة.
آلة التعلم هي جزء من الذكاء الاصطناعي يتيح لأنظمة الحواسيب التعلم والتحسين من الخبرات بدون أن يكون هناك برمجة صريحة.
. س: من يستفيد من تعلم أساسيات تعلم الآلة؟
أي شخص مهتم بتحليل البيانات، ونمذجة التنبؤ، أو تطوير الأنظمة الذكية يمكن أن يستفيد من تعلم أساسيات التعلم الآلي.
أي شخص مهتم بتحليل البيانات، ونمذجة التنبؤ، أو تطوير الأنظمة الذكية يمكن أن يستفيد من تعلم أساسيات التعلم الآلي.
. س: ما هي المكونات الرئيسية لتعلم الآلة؟
أ: يتضمن العناصر الرئيسية لتعلم الآلة معالجة البيانات، اختيار النموذج، تدريب النموذج، تقييم النموذج، والتنبؤ أو الاستدلال.
أ: يتضمن العناصر الرئيسية لتعلم الآلة معالجة البيانات، اختيار النموذج، تدريب النموذج، تقييم النموذج، والتنبؤ أو الاستدلال.
. س: ما هي الخوارزميات الشائعة المستخدمة في التعلم الآلي؟
A: بعض خوارزميات التعلم الآلي الشهيرة تتضمن التحويل الخطي، التحويل اللوجستي، أشجار القرار، الغابات العشوائية، آلات الدعم النقطي، والشبكات العصبية.
A: بعض خوارزميات التعلم الآلي الشهيرة تتضمن التحويل الخطي، التحويل اللوجستي، أشجار القرار، الغابات العشوائية، آلات الدعم النقطي، والشبكات العصبية.

3 مراجعات لـ حقيبة تدريبية دورة أساسيات تعلم الآلة لعلم البيانات

  1. Sameer Ali

    تنظيم الحقيبة التدريبية كان ممتازًا جدًا والمعلومات قيمة جدًا وسهلة الاستيعاب

  2. Sameer

    تنظيم الحقيبة التدريبية كان ممتازًا جدًا وتقنيات الشرح كانت فعّالة في توضيح المادة

  3. Talal Khaled Al-Sharif

    الحقيبة التدريبية زادت من معرفتي

يسمح فقط للزبائن مسجلي الدخول الذين قاموا بشراء هذا المنتج ترك مراجعة.

نقدم لكم حقيبة تدريب شاملة لأساسيات تعلم الآلة في علوم البيانات! تم تصميم هذا المنتج خصيصًا للمدربين الذين يرغبون في تزويد طلابهم بالمعرفة والمهارات الأساسية في مجال تعلم الآلة. تشمل حقيبة التدريب الخاصة بنا مجموعة شاملة من الموارد التي تغطي جميع المفاهيم والتقنيات الرئيسية في تعلم الآلة. ابتداءً من أساسيات معالجة البيانات وتطوير الميزات حتى المواضيع المتقدمة مثل التحويل الخطي والتصنيف وتجميع البيانات، توفر حقائبنا فهمًا عميقًا للموضوع. يتم تنظيم كل وحدة في حقيبة التدريب بطريقة منطقية وسهلة الاستيعاب، مما يضمن قدرة المدربين على توصيل المحتوى بشكل فعال. تشمل الحقائب تعليمات خطوة بخطوة، وشروحًا مفصلة، وأمثلة من الحياة العملية لتسهيل عملية التعلم والتفاهم للمفاهيم المعقدة. إضافةً إلى ذلك، يتضمن حقيبة التدريب لدينا تمارين عملية ومشاريع عملية. تسمح هذه الأنشطة للطلاب بتطبيق ما تعلموه في إطار عملي وتطوير مهاراتهم في سياق العالم الحقيقي. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمدربين أن يستفيدوا من حلولنا ومفاتيح الإجابة المقدمة لتوجيه الطلاب أثناء عملية التعلم. يتم تحديث حقائب التدريب لدينا بانتظام أيضًا لاستيعاب أحدث التطورات والتقدمات في مجال تعلم الآلة. هذا يضمن أن المدربين لديهم الوصول إلى المحتوى الأحدث والأكثر صلة لطلابهم. سواء كنت مدربًا متمرسًا أو مبتدئًا، فإن حقيبة تدريب أساسيات تعلم الآلة لعلوم البيانات هي مصدر قيم يمكنك الاعتماد عليه لتقديم تجربة تعلم شاملة وشيقة. قم بتزويد طلابك بالمعرفة والمهارات الأساسية التي يحتاجونها للتفوق في مجال تعلم الآلة المثير للإعجاب.
مقدمة في التعلم الآلي (1: المقدمة)
تعريف التعلم الآلي
أهمية التعلم الآلي في علم البيانات
أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي
التعلم الأشرافي (2: التعلم الأشرافي)
إن تفسير التعلم المشروع يتمثل في أن النظام الذي يتعلم من البيانات المدخلة والإجابات المطلوبة المقدمة له يعتبر عملية التعلم مراقبة. تتم عملية التعلم من خلال بناء نموذج يستطيع النظام استخدامه لتوقع الاجابات للبيانات الجديدة بشكل صحيح. وعندما يواجه النظام أخطاء في التنبؤ بالإجابات، يتم ضبط الموديل بحيث يحسن أداءه ويكون أكثر دقة في التنبؤ في المستقبل. يتم استخدام التعلم المشروع في العديد من التطبيقات العملية مثل التصنيف، التعرف على الأشياء، والتوصيات.
نظرة عامة على خوارزميات التصنيف والتحوير
مبادئ التدريب واختبار نموذج التعلم المشروف
تعلم بدون إشراف (3: تعلم بدون إشراف)
تفسير التعلم غير المسترقِب
نظرة عامة على خوارزميات التجميع وتقليل الأبعاد
مبادئ تدريب وتقييم نموذج تعلم غير مشرف
التقييم والتحقق (الجزء الرابع: التقييم والتحقق)
أهمية التقييم والتحقق في التعلُّم الآلي
تقنيات مختلفة لتقييم النماذج و التحقق من صحتها
التقييم المتقاطع والمقاييس لتقييم أداء النموذج
تهنيج الميزات (5: تهنيج الميزات)
تعريف وأهمية هندسة السمات.
تقنيات لاختيار واستخراج السمات
التعامل مع البيانات المفقودة والقيم النوعية في هندسة الميزات
اختيار النموذج وضبطه (الجزء 6: اختيار النموذج وضبطه)
أهمية اختيار النموذج وضبطه في التعلم الآلي
نظرة عامة على تقنيات اختيار النموذج المختلفة.
تقنيات لضبط المعاملات الفائضة وتحسين أداء النموذج
التكيف الزائد والتكيف الناقص (7: التكيف الزائد والتكيف الناقص)
تفسير لظاهرتي الاحتكاك الزائد والاحتكاك الناقص
تقنيات للكشف عن التكييف الزائد أو الناقص والوقاية منها
التوازن بين تعقيد النموذج والتعميم في التعلم الآلي
نشر واعتبارات النشر (8: النشر واعتبارات النشر)
نظرة عامة على عملية نشر نماذج التعلم الآلي
الاعتبارات في نشر النماذج في بيئات الإنتاج
رصد وصيانة النماذج المنفذة
الاعتبارات الأخلاقية والعادلة في تعلم الآلة (9: الاعتبارات الأخلاقية والعادلة)
أهمية الأخلاق والعدل في التعلم الآلي
مناقشة قضايا التحيز والتمييز والعدالة في التعلم الآلي
تقنيات وإرشادات لضمان العدالة والاعتبارات الأخلاقية في نماذج تعلم الآلة

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

هل يمكنني استخدام هذه الحقائب التدريبية لبدء برنامج حوار على أي منصة بث مباشر؟
نعم ، يمكن تطبيق المبادئ والتقنيات المعلمة في حقائب التدريب على أي منصة بث مباشر شهيرة، مثل يوتيوب لايف، فيسبوك لايف، تويتش، أو إنستغرام لايف.
نعم ، يمكن تطبيق المبادئ والتقنيات المعلمة في حقائب التدريب على أي منصة بث مباشر شهيرة، مثل يوتيوب لايف، فيسبوك لايف، تويتش، أو إنستغرام لايف.
ما هو التعلم الآلي؟
آلة التعلم هي جزء من الذكاء الاصطناعي يتيح لأنظمة الحواسيب التعلم والتحسين من الخبرات بدون أن يكون هناك برمجة صريحة.
آلة التعلم هي جزء من الذكاء الاصطناعي يتيح لأنظمة الحواسيب التعلم والتحسين من الخبرات بدون أن يكون هناك برمجة صريحة.
. س: من يستفيد من تعلم أساسيات تعلم الآلة؟
أي شخص مهتم بتحليل البيانات، ونمذجة التنبؤ، أو تطوير الأنظمة الذكية يمكن أن يستفيد من تعلم أساسيات التعلم الآلي.
أي شخص مهتم بتحليل البيانات، ونمذجة التنبؤ، أو تطوير الأنظمة الذكية يمكن أن يستفيد من تعلم أساسيات التعلم الآلي.
. س: ما هي المكونات الرئيسية لتعلم الآلة؟
أ: يتضمن العناصر الرئيسية لتعلم الآلة معالجة البيانات، اختيار النموذج، تدريب النموذج، تقييم النموذج، والتنبؤ أو الاستدلال.
أ: يتضمن العناصر الرئيسية لتعلم الآلة معالجة البيانات، اختيار النموذج، تدريب النموذج، تقييم النموذج، والتنبؤ أو الاستدلال.
. س: ما هي الخوارزميات الشائعة المستخدمة في التعلم الآلي؟
A: بعض خوارزميات التعلم الآلي الشهيرة تتضمن التحويل الخطي، التحويل اللوجستي، أشجار القرار، الغابات العشوائية، آلات الدعم النقطي، والشبكات العصبية.
A: بعض خوارزميات التعلم الآلي الشهيرة تتضمن التحويل الخطي، التحويل اللوجستي، أشجار القرار، الغابات العشوائية، آلات الدعم النقطي، والشبكات العصبية.

3 مراجعات لـ حقيبة تدريبية دورة أساسيات تعلم الآلة لعلم البيانات

  1. Sameer Ali

    تنظيم الحقيبة التدريبية كان ممتازًا جدًا والمعلومات قيمة جدًا وسهلة الاستيعاب

  2. Sameer

    تنظيم الحقيبة التدريبية كان ممتازًا جدًا وتقنيات الشرح كانت فعّالة في توضيح المادة

  3. Talal Khaled Al-Sharif

    الحقيبة التدريبية زادت من معرفتي

يسمح فقط للزبائن مسجلي الدخول الذين قاموا بشراء هذا المنتج ترك مراجعة.

منتجات ذات صلة

حقيبة تدريبية : برنامج ادوب فوتوشوب

حقيبة تدريبية : دورة ممارسات إدارة الصيانة الفعالة والتحسين المستمر

حقيبة تدريبية : دورة التميز في تخطيط وإدارة عمليات الصيانة

;

هذه الحقائب التدريبية توفر مقدمة شاملة لتعلم الآلة لعلم البيانات. مناسبة للمبتدئين، يتم تقديمها بطريقة سهلة الفهم عن طريق متخصص في علم البيانات. سيكتسب الطلاب فهمًا قويًا للمفاهيم والمبادئ الأساسية لتعلم الآلة.

هذه الحقائب التدريبية توفر مقدمة شاملة لتعلم الآلة لعلم البيانات. مناسبة للمبتدئين، يتم تقديمها بطريقة سهلة الفهم عن طريق متخصص في علم البيانات. سيكتسب الطلاب فهمًا قويًا للمفاهيم والمبادئ الأساسية لتعلم الآلة.

حقيبة تدريبية دورة أساسيات تعلم الآلة لعلم البيانات