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 تطبيق التعلم الآلي باستخدام Python مع استخدام Numpy وPandas وMatplotlib

هذه الحقيبة التدريبية تغطي أساسيات البرمجة بلغة Python وتوفر المعرفة العملية في استخدام المكتبات الأساسية مثل NumPy و Pandas و Matplotlib و Seaborn. من خلال مشاريع التعلم الآلي في الوقت الحقيقي، سيكتسب المشاركون خبرة عملية ويطورون فهمًا قويًا لهذه الأدوات عند الاستخدام الفعلي.

مراجعة
English - العربية
محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب
دليل المدرب
الأنشطة
نسخة العرض
فيديوهات
الملف التعريفي
تقديم حقائبنا التدريبية الشاملة لتعلم تعلم الآلة بإستخدام لغة برمجة البايثون مع مكتبات Numpy و Pandas و Matplotlib. هذا المنتج مصمم خصيصًا للمدربين الذين يرغبون في تقديم جلسات تدريب فعالة ومشوقة حول هذا الموضوع الذي يحظى بشعبية وطلب كبير. باستخدام هذه الحقيبة التدريبية ، يمكن للمدربين أن يوجهوا جمهورهم بثقة من خلال المفاهيم الأساسية لتعلم الآلة ، بدءًا من مقدمة لبرمجة البايثون ومكتبات Numpy و Pandas و Matplotlib القوية. سيتعلم المشاركون كيفية استخدام هذه المكتبات لتحليل وتلاعب البيانات ، بالإضافة إلى تصويرها باستخدام Matplotlib. تم تقسيم الحقيبة إلى وحدات تغطي مجموعة متنوعة من المواضيع مثل معالجة البيانات ، وتحسين الميزات ، والتعلم المراقب وغير المراقب ، وتقييم النموذج ، وأكثر من ذلك. يتم تنظيم كل وحدة بعناية مع شروحات واضحة ، وأمثلة عملية ، وتمارين عملية ، واختبارات للمشاركين للمساهمة في تعزيز التعلم. تشتمل الحقيبة التدريبية على شرائح مفصلة ، وملاحظات المدرب المفصلة ، وموارد إضافية لمساعدة المدربين في تقديم جلسات تدريب عالية الجودة ومعلوماتية. كما يوفر قوالب قابلة للتخصيص ، مما يتيح للمدربين تشكيل المحتوى وفقًا لأسلوب التدريب الخاص بهم واحتياجات الجمهور. من خلال استخدام هذه الحقيبة التدريبية ، يمكن للمدربين تقديم جلسات تدريب غامرة وفعالة حول تعلم الآلة بإستخدام لغة برمجة البايثون. سيكتسب المشاركون فهمًا قويًا للأساسيات ، ويكتسبون مهارات عملية في تحليل البيانات وتصويرها ، ويطورون القدرة على بناء نماذج وتقييمها باستخدام Numpy و Pandas و Matplotlib. اجهز نفسك بالأدوات اللازمة لتقديم جلسات تدريب مؤثرة حول تعلم الآلة بإستخدام لغة برمجة البايثون و Numpy و Pandas و Matplotlib. اطلب حقائب تدريبنا الآن واختبر جلسات التدريب الخاصة بك لمستوى جديد.
مقدمة للتعلم الآلي
تعريف وأهمية التعلم الآلي
أنواع خوارزميات التعلم الآلي
مقدمة للغة برمجة Python
مقدمة لـ Numpy
مقدمة لـ Numpy وميزاته
إنشاء مصفوفات باستخدام نمباي
فهرسة المصفوفة والتقطيع
مقدمة لـ Pandas
مقدمة لـ بانداس ومميزاتها
استيراد واستكشاف البيانات باستخدام Pandas
التلاعب بالبيانات وتنظيفها باستخدام بانداس
خوارزميات التعلّم الإشرافي
مقدمة إلى التعلم الإشرافي
خوارزميات الانحدار الخطي
خوارزميات التصنيف: الانحدار اللوجستي وأشجار القرار
خوارزميات التعلم بدون مشرف
مقدمة في التعلم غير المشروف
تجميع البيانات: خوارزميات K-Means والتجميع التسلسلي
خوارزميات تقليل الأبعاد: تحليل المكونات الرئيسية (PCA)
تقييم النموذج والتحقق
تقنيات تقييم النماذج: طريقة الاحتفاظ بجزء البيانات وطريقة التقاطع التكراري
قياسات لتقييم النموذج: الدقة، الصحة، الاسترجاع، نسبة F1
التجاوز الزائد وعدم التوافق المنخفض في التعلم الآلي
مقدمة لـ Matplotlib
مقدمة حول Matplotlib وميزاته
إنشاء أشكال أساسية باستخدام مكتبة Matplotlib
تخصيص الرسوم: التسميات والعناوين والأساطير والألوان
تقنيات التعلم الآلي المتقدمة
خوارزميات الدعم الشرطي المتجهين (SVM)
طرق التجميع: الغابة العشوائية وتعزيز التدرج
الشبكات العصبية والتعلم العميق
تطبيقات العالم الحقيقي لتعلم الآلة
تطبيقات التعلم الآلي في مختلف المجالات الصناعية
دراسات حالة لتطبيقات التعلم الآلي
الاعتبارات الأخلاقية في التعلم الآلي

™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.

أي المكتبات أو الأدوات التي تستخدم عادة في برمجة المعلومات الجغرافية باستخدام لغة البايثون؟
بعض المكتبات والأدوات الشائعة التي تستخدم في البرمجة المكانية باستخدام لغة Python هي GeoPandas، Fiona، PySAL، Shapely، GDAL، PostGIS، و Leaflet. توفر هذه المكتبات والأدوات وظائف للعمل مع البيانات المكانية، وأداء التحليل المكاني، وتصوير المعلومات المكانية.
بعض المكتبات والأدوات الشائعة التي تستخدم في البرمجة المكانية باستخدام لغة Python هي GeoPandas، Fiona، PySAL، Shapely، GDAL، PostGIS، و Leaflet. توفر هذه المكتبات والأدوات وظائف للعمل مع البيانات المكانية، وأداء التحليل المكاني، وتصوير المعلومات المكانية.
هل هناك أي دورات عبر الإنترنت أو دروس تعليمية متاحة لتعلم البرمجة الجغرافية باستخدام لغة Python؟
نعم، هناك العديد من الدورات الأونلاين والدروس المتاحة لتعلم البرمجة المكانية باستخدام لغة البايثون. تقدم منصات مثل يوديمي، كورسيرا ويوتيوب مجموعة واسعة من الدورات المصممة خصيصًا للمبتدئين والمتوسطين. بالإضافة إلى ذلك، هناك مصادر مفتوحة المصدر، مثل دروس تطوير البايثون المكاني، التي توفر إرشادات شاملة ومفصلة لتعلم البرمجة المكانية باستخدام لغة البايثون.
نعم، هناك العديد من الدورات الأونلاين والدروس المتاحة لتعلم البرمجة المكانية باستخدام لغة البايثون. تقدم منصات مثل يوديمي، كورسيرا ويوتيوب مجموعة واسعة من الدورات المصممة خصيصًا للمبتدئين والمتوسطين. بالإضافة إلى ذلك، هناك مصادر مفتوحة المصدر، مثل دروس تطوير البايثون المكاني، التي توفر إرشادات شاملة ومفصلة لتعلم البرمجة المكانية باستخدام لغة البايثون.
. ما هو الغرض من حقائب التدريب التعلم الآلي باستخدام البايثون باستخدام نمباي، بانداس وماتبلوتليب؟
الغرض من هذه الحقيبة التدريبية هو تقديم دليل شامل لاستخدام مكتبات Python Numpy و Pandas و Matplotlib لمهام التعلم الآلي.
الغرض من هذه الحقيبة التدريبية هو تقديم دليل شامل لاستخدام مكتبات Python Numpy و Pandas و Matplotlib لمهام التعلم الآلي.
. هل أحتاج إلى معرفة مسبقة في البرمجة لفهم محتوى هذه الحقيبة التدريبية؟
على الرغم من أنه لا يلزم وجود معرفة مسبقة في البرمجة، إلا أنه سيكون من المفيد أن يكون لديك فهم أساسي للغة Python لتتمكن من متابعة الأمثلة والتمارين.
على الرغم من أنه لا يلزم وجود معرفة مسبقة في البرمجة، إلا أنه سيكون من المفيد أن يكون لديك فهم أساسي للغة Python لتتمكن من متابعة الأمثلة والتمارين.
. ما هي المواضيع التي يتناولها هذه الحقيبة التدريبية؟
هذه الحقيبة التدريبية تغطي مجموعة من المواضيع بما في ذلك تلاعب وتجهيز البيانات باستخدام Numpy و Pandas، وتصور البيانات باستخدام Matplotlib، بالإضافة إلى مختلف خوارزميات التعلم الآلي مثل التحويل والتصنيف والتجميع.
هذه الحقيبة التدريبية تغطي مجموعة من المواضيع بما في ذلك تلاعب وتجهيز البيانات باستخدام Numpy و Pandas، وتصور البيانات باستخدام Matplotlib، بالإضافة إلى مختلف خوارزميات التعلم الآلي مثل التحويل والتصنيف والتجميع.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

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

تقديم حقائبنا التدريبية الشاملة لتعلم تعلم الآلة بإستخدام لغة برمجة البايثون مع مكتبات Numpy و Pandas و Matplotlib. هذا المنتج مصمم خصيصًا للمدربين الذين يرغبون في تقديم جلسات تدريب فعالة ومشوقة حول هذا الموضوع الذي يحظى بشعبية وطلب كبير. باستخدام هذه الحقيبة التدريبية ، يمكن للمدربين أن يوجهوا جمهورهم بثقة من خلال المفاهيم الأساسية لتعلم الآلة ، بدءًا من مقدمة لبرمجة البايثون ومكتبات Numpy و Pandas و Matplotlib القوية. سيتعلم المشاركون كيفية استخدام هذه المكتبات لتحليل وتلاعب البيانات ، بالإضافة إلى تصويرها باستخدام Matplotlib. تم تقسيم الحقيبة إلى وحدات تغطي مجموعة متنوعة من المواضيع مثل معالجة البيانات ، وتحسين الميزات ، والتعلم المراقب وغير المراقب ، وتقييم النموذج ، وأكثر من ذلك. يتم تنظيم كل وحدة بعناية مع شروحات واضحة ، وأمثلة عملية ، وتمارين عملية ، واختبارات للمشاركين للمساهمة في تعزيز التعلم. تشتمل الحقيبة التدريبية على شرائح مفصلة ، وملاحظات المدرب المفصلة ، وموارد إضافية لمساعدة المدربين في تقديم جلسات تدريب عالية الجودة ومعلوماتية. كما يوفر قوالب قابلة للتخصيص ، مما يتيح للمدربين تشكيل المحتوى وفقًا لأسلوب التدريب الخاص بهم واحتياجات الجمهور. من خلال استخدام هذه الحقيبة التدريبية ، يمكن للمدربين تقديم جلسات تدريب غامرة وفعالة حول تعلم الآلة بإستخدام لغة برمجة البايثون. سيكتسب المشاركون فهمًا قويًا للأساسيات ، ويكتسبون مهارات عملية في تحليل البيانات وتصويرها ، ويطورون القدرة على بناء نماذج وتقييمها باستخدام Numpy و Pandas و Matplotlib. اجهز نفسك بالأدوات اللازمة لتقديم جلسات تدريب مؤثرة حول تعلم الآلة بإستخدام لغة برمجة البايثون و Numpy و Pandas و Matplotlib. اطلب حقائب تدريبنا الآن واختبر جلسات التدريب الخاصة بك لمستوى جديد.
مقدمة للتعلم الآلي
تعريف وأهمية التعلم الآلي
أنواع خوارزميات التعلم الآلي
مقدمة للغة برمجة Python
مقدمة لـ Numpy
مقدمة لـ Numpy وميزاته
إنشاء مصفوفات باستخدام نمباي
فهرسة المصفوفة والتقطيع
مقدمة لـ Pandas
مقدمة لـ بانداس ومميزاتها
استيراد واستكشاف البيانات باستخدام Pandas
التلاعب بالبيانات وتنظيفها باستخدام بانداس
خوارزميات التعلّم الإشرافي
مقدمة إلى التعلم الإشرافي
خوارزميات الانحدار الخطي
خوارزميات التصنيف: الانحدار اللوجستي وأشجار القرار
خوارزميات التعلم بدون مشرف
مقدمة في التعلم غير المشروف
تجميع البيانات: خوارزميات K-Means والتجميع التسلسلي
خوارزميات تقليل الأبعاد: تحليل المكونات الرئيسية (PCA)
تقييم النموذج والتحقق
تقنيات تقييم النماذج: طريقة الاحتفاظ بجزء البيانات وطريقة التقاطع التكراري
قياسات لتقييم النموذج: الدقة، الصحة، الاسترجاع، نسبة F1
التجاوز الزائد وعدم التوافق المنخفض في التعلم الآلي
مقدمة لـ Matplotlib
مقدمة حول Matplotlib وميزاته
إنشاء أشكال أساسية باستخدام مكتبة Matplotlib
تخصيص الرسوم: التسميات والعناوين والأساطير والألوان
تقنيات التعلم الآلي المتقدمة
خوارزميات الدعم الشرطي المتجهين (SVM)
طرق التجميع: الغابة العشوائية وتعزيز التدرج
الشبكات العصبية والتعلم العميق
تطبيقات العالم الحقيقي لتعلم الآلة
تطبيقات التعلم الآلي في مختلف المجالات الصناعية
دراسات حالة لتطبيقات التعلم الآلي
الاعتبارات الأخلاقية في التعلم الآلي

™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.

أي المكتبات أو الأدوات التي تستخدم عادة في برمجة المعلومات الجغرافية باستخدام لغة البايثون؟
بعض المكتبات والأدوات الشائعة التي تستخدم في البرمجة المكانية باستخدام لغة Python هي GeoPandas، Fiona، PySAL، Shapely، GDAL، PostGIS، و Leaflet. توفر هذه المكتبات والأدوات وظائف للعمل مع البيانات المكانية، وأداء التحليل المكاني، وتصوير المعلومات المكانية.
بعض المكتبات والأدوات الشائعة التي تستخدم في البرمجة المكانية باستخدام لغة Python هي GeoPandas، Fiona، PySAL، Shapely، GDAL، PostGIS، و Leaflet. توفر هذه المكتبات والأدوات وظائف للعمل مع البيانات المكانية، وأداء التحليل المكاني، وتصوير المعلومات المكانية.
هل هناك أي دورات عبر الإنترنت أو دروس تعليمية متاحة لتعلم البرمجة الجغرافية باستخدام لغة Python؟
نعم، هناك العديد من الدورات الأونلاين والدروس المتاحة لتعلم البرمجة المكانية باستخدام لغة البايثون. تقدم منصات مثل يوديمي، كورسيرا ويوتيوب مجموعة واسعة من الدورات المصممة خصيصًا للمبتدئين والمتوسطين. بالإضافة إلى ذلك، هناك مصادر مفتوحة المصدر، مثل دروس تطوير البايثون المكاني، التي توفر إرشادات شاملة ومفصلة لتعلم البرمجة المكانية باستخدام لغة البايثون.
نعم، هناك العديد من الدورات الأونلاين والدروس المتاحة لتعلم البرمجة المكانية باستخدام لغة البايثون. تقدم منصات مثل يوديمي، كورسيرا ويوتيوب مجموعة واسعة من الدورات المصممة خصيصًا للمبتدئين والمتوسطين. بالإضافة إلى ذلك، هناك مصادر مفتوحة المصدر، مثل دروس تطوير البايثون المكاني، التي توفر إرشادات شاملة ومفصلة لتعلم البرمجة المكانية باستخدام لغة البايثون.
. ما هو الغرض من حقائب التدريب التعلم الآلي باستخدام البايثون باستخدام نمباي، بانداس وماتبلوتليب؟
الغرض من هذه الحقيبة التدريبية هو تقديم دليل شامل لاستخدام مكتبات Python Numpy و Pandas و Matplotlib لمهام التعلم الآلي.
الغرض من هذه الحقيبة التدريبية هو تقديم دليل شامل لاستخدام مكتبات Python Numpy و Pandas و Matplotlib لمهام التعلم الآلي.
. هل أحتاج إلى معرفة مسبقة في البرمجة لفهم محتوى هذه الحقيبة التدريبية؟
على الرغم من أنه لا يلزم وجود معرفة مسبقة في البرمجة، إلا أنه سيكون من المفيد أن يكون لديك فهم أساسي للغة Python لتتمكن من متابعة الأمثلة والتمارين.
على الرغم من أنه لا يلزم وجود معرفة مسبقة في البرمجة، إلا أنه سيكون من المفيد أن يكون لديك فهم أساسي للغة Python لتتمكن من متابعة الأمثلة والتمارين.
. ما هي المواضيع التي يتناولها هذه الحقيبة التدريبية؟
هذه الحقيبة التدريبية تغطي مجموعة من المواضيع بما في ذلك تلاعب وتجهيز البيانات باستخدام Numpy و Pandas، وتصور البيانات باستخدام Matplotlib، بالإضافة إلى مختلف خوارزميات التعلم الآلي مثل التحويل والتصنيف والتجميع.
هذه الحقيبة التدريبية تغطي مجموعة من المواضيع بما في ذلك تلاعب وتجهيز البيانات باستخدام Numpy و Pandas، وتصور البيانات باستخدام Matplotlib، بالإضافة إلى مختلف خوارزميات التعلم الآلي مثل التحويل والتصنيف والتجميع.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

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 تطبيق التعلم الآلي باستخدام Python مع استخدام Numpy وPandas وMatplotlib

هذه الحقيبة التدريبية تغطي أساسيات البرمجة بلغة Python وتوفر المعرفة العملية في استخدام المكتبات الأساسية مثل NumPy و Pandas و Matplotlib و Seaborn. من خلال مشاريع التعلم الآلي في الوقت الحقيقي، سيكتسب المشاركون خبرة عملية ويطورون فهمًا قويًا لهذه الأدوات عند الاستخدام الفعلي.

مراجعة
English - العربية
محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب
دليل المدرب
الأنشطة
نسخة العرض
فيديوهات
الملف التعريفي
تقديم حقائبنا التدريبية الشاملة لتعلم تعلم الآلة بإستخدام لغة برمجة البايثون مع مكتبات Numpy و Pandas و Matplotlib. هذا المنتج مصمم خصيصًا للمدربين الذين يرغبون في تقديم جلسات تدريب فعالة ومشوقة حول هذا الموضوع الذي يحظى بشعبية وطلب كبير. باستخدام هذه الحقيبة التدريبية ، يمكن للمدربين أن يوجهوا جمهورهم بثقة من خلال المفاهيم الأساسية لتعلم الآلة ، بدءًا من مقدمة لبرمجة البايثون ومكتبات Numpy و Pandas و Matplotlib القوية. سيتعلم المشاركون كيفية استخدام هذه المكتبات لتحليل وتلاعب البيانات ، بالإضافة إلى تصويرها باستخدام Matplotlib. تم تقسيم الحقيبة إلى وحدات تغطي مجموعة متنوعة من المواضيع مثل معالجة البيانات ، وتحسين الميزات ، والتعلم المراقب وغير المراقب ، وتقييم النموذج ، وأكثر من ذلك. يتم تنظيم كل وحدة بعناية مع شروحات واضحة ، وأمثلة عملية ، وتمارين عملية ، واختبارات للمشاركين للمساهمة في تعزيز التعلم. تشتمل الحقيبة التدريبية على شرائح مفصلة ، وملاحظات المدرب المفصلة ، وموارد إضافية لمساعدة المدربين في تقديم جلسات تدريب عالية الجودة ومعلوماتية. كما يوفر قوالب قابلة للتخصيص ، مما يتيح للمدربين تشكيل المحتوى وفقًا لأسلوب التدريب الخاص بهم واحتياجات الجمهور. من خلال استخدام هذه الحقيبة التدريبية ، يمكن للمدربين تقديم جلسات تدريب غامرة وفعالة حول تعلم الآلة بإستخدام لغة برمجة البايثون. سيكتسب المشاركون فهمًا قويًا للأساسيات ، ويكتسبون مهارات عملية في تحليل البيانات وتصويرها ، ويطورون القدرة على بناء نماذج وتقييمها باستخدام Numpy و Pandas و Matplotlib. اجهز نفسك بالأدوات اللازمة لتقديم جلسات تدريب مؤثرة حول تعلم الآلة بإستخدام لغة برمجة البايثون و Numpy و Pandas و Matplotlib. اطلب حقائب تدريبنا الآن واختبر جلسات التدريب الخاصة بك لمستوى جديد.
مقدمة للتعلم الآلي
تعريف وأهمية التعلم الآلي
أنواع خوارزميات التعلم الآلي
مقدمة للغة برمجة Python
مقدمة لـ Numpy
مقدمة لـ Numpy وميزاته
إنشاء مصفوفات باستخدام نمباي
فهرسة المصفوفة والتقطيع
مقدمة لـ Pandas
مقدمة لـ بانداس ومميزاتها
استيراد واستكشاف البيانات باستخدام Pandas
التلاعب بالبيانات وتنظيفها باستخدام بانداس
خوارزميات التعلّم الإشرافي
مقدمة إلى التعلم الإشرافي
خوارزميات الانحدار الخطي
خوارزميات التصنيف: الانحدار اللوجستي وأشجار القرار
خوارزميات التعلم بدون مشرف
مقدمة في التعلم غير المشروف
تجميع البيانات: خوارزميات K-Means والتجميع التسلسلي
خوارزميات تقليل الأبعاد: تحليل المكونات الرئيسية (PCA)
تقييم النموذج والتحقق
تقنيات تقييم النماذج: طريقة الاحتفاظ بجزء البيانات وطريقة التقاطع التكراري
قياسات لتقييم النموذج: الدقة، الصحة، الاسترجاع، نسبة F1
التجاوز الزائد وعدم التوافق المنخفض في التعلم الآلي
مقدمة لـ Matplotlib
مقدمة حول Matplotlib وميزاته
إنشاء أشكال أساسية باستخدام مكتبة Matplotlib
تخصيص الرسوم: التسميات والعناوين والأساطير والألوان
تقنيات التعلم الآلي المتقدمة
خوارزميات الدعم الشرطي المتجهين (SVM)
طرق التجميع: الغابة العشوائية وتعزيز التدرج
الشبكات العصبية والتعلم العميق
تطبيقات العالم الحقيقي لتعلم الآلة
تطبيقات التعلم الآلي في مختلف المجالات الصناعية
دراسات حالة لتطبيقات التعلم الآلي
الاعتبارات الأخلاقية في التعلم الآلي

™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.

أي المكتبات أو الأدوات التي تستخدم عادة في برمجة المعلومات الجغرافية باستخدام لغة البايثون؟
بعض المكتبات والأدوات الشائعة التي تستخدم في البرمجة المكانية باستخدام لغة Python هي GeoPandas، Fiona، PySAL، Shapely، GDAL، PostGIS، و Leaflet. توفر هذه المكتبات والأدوات وظائف للعمل مع البيانات المكانية، وأداء التحليل المكاني، وتصوير المعلومات المكانية.
بعض المكتبات والأدوات الشائعة التي تستخدم في البرمجة المكانية باستخدام لغة Python هي GeoPandas، Fiona، PySAL، Shapely، GDAL، PostGIS، و Leaflet. توفر هذه المكتبات والأدوات وظائف للعمل مع البيانات المكانية، وأداء التحليل المكاني، وتصوير المعلومات المكانية.
هل هناك أي دورات عبر الإنترنت أو دروس تعليمية متاحة لتعلم البرمجة الجغرافية باستخدام لغة Python؟
نعم، هناك العديد من الدورات الأونلاين والدروس المتاحة لتعلم البرمجة المكانية باستخدام لغة البايثون. تقدم منصات مثل يوديمي، كورسيرا ويوتيوب مجموعة واسعة من الدورات المصممة خصيصًا للمبتدئين والمتوسطين. بالإضافة إلى ذلك، هناك مصادر مفتوحة المصدر، مثل دروس تطوير البايثون المكاني، التي توفر إرشادات شاملة ومفصلة لتعلم البرمجة المكانية باستخدام لغة البايثون.
نعم، هناك العديد من الدورات الأونلاين والدروس المتاحة لتعلم البرمجة المكانية باستخدام لغة البايثون. تقدم منصات مثل يوديمي، كورسيرا ويوتيوب مجموعة واسعة من الدورات المصممة خصيصًا للمبتدئين والمتوسطين. بالإضافة إلى ذلك، هناك مصادر مفتوحة المصدر، مثل دروس تطوير البايثون المكاني، التي توفر إرشادات شاملة ومفصلة لتعلم البرمجة المكانية باستخدام لغة البايثون.
. ما هو الغرض من حقائب التدريب التعلم الآلي باستخدام البايثون باستخدام نمباي، بانداس وماتبلوتليب؟
الغرض من هذه الحقيبة التدريبية هو تقديم دليل شامل لاستخدام مكتبات Python Numpy و Pandas و Matplotlib لمهام التعلم الآلي.
الغرض من هذه الحقيبة التدريبية هو تقديم دليل شامل لاستخدام مكتبات Python Numpy و Pandas و Matplotlib لمهام التعلم الآلي.
. هل أحتاج إلى معرفة مسبقة في البرمجة لفهم محتوى هذه الحقيبة التدريبية؟
على الرغم من أنه لا يلزم وجود معرفة مسبقة في البرمجة، إلا أنه سيكون من المفيد أن يكون لديك فهم أساسي للغة Python لتتمكن من متابعة الأمثلة والتمارين.
على الرغم من أنه لا يلزم وجود معرفة مسبقة في البرمجة، إلا أنه سيكون من المفيد أن يكون لديك فهم أساسي للغة Python لتتمكن من متابعة الأمثلة والتمارين.
. ما هي المواضيع التي يتناولها هذه الحقيبة التدريبية؟
هذه الحقيبة التدريبية تغطي مجموعة من المواضيع بما في ذلك تلاعب وتجهيز البيانات باستخدام Numpy و Pandas، وتصور البيانات باستخدام Matplotlib، بالإضافة إلى مختلف خوارزميات التعلم الآلي مثل التحويل والتصنيف والتجميع.
هذه الحقيبة التدريبية تغطي مجموعة من المواضيع بما في ذلك تلاعب وتجهيز البيانات باستخدام Numpy و Pandas، وتصور البيانات باستخدام Matplotlib، بالإضافة إلى مختلف خوارزميات التعلم الآلي مثل التحويل والتصنيف والتجميع.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

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

تقديم حقائبنا التدريبية الشاملة لتعلم تعلم الآلة بإستخدام لغة برمجة البايثون مع مكتبات Numpy و Pandas و Matplotlib. هذا المنتج مصمم خصيصًا للمدربين الذين يرغبون في تقديم جلسات تدريب فعالة ومشوقة حول هذا الموضوع الذي يحظى بشعبية وطلب كبير. باستخدام هذه الحقيبة التدريبية ، يمكن للمدربين أن يوجهوا جمهورهم بثقة من خلال المفاهيم الأساسية لتعلم الآلة ، بدءًا من مقدمة لبرمجة البايثون ومكتبات Numpy و Pandas و Matplotlib القوية. سيتعلم المشاركون كيفية استخدام هذه المكتبات لتحليل وتلاعب البيانات ، بالإضافة إلى تصويرها باستخدام Matplotlib. تم تقسيم الحقيبة إلى وحدات تغطي مجموعة متنوعة من المواضيع مثل معالجة البيانات ، وتحسين الميزات ، والتعلم المراقب وغير المراقب ، وتقييم النموذج ، وأكثر من ذلك. يتم تنظيم كل وحدة بعناية مع شروحات واضحة ، وأمثلة عملية ، وتمارين عملية ، واختبارات للمشاركين للمساهمة في تعزيز التعلم. تشتمل الحقيبة التدريبية على شرائح مفصلة ، وملاحظات المدرب المفصلة ، وموارد إضافية لمساعدة المدربين في تقديم جلسات تدريب عالية الجودة ومعلوماتية. كما يوفر قوالب قابلة للتخصيص ، مما يتيح للمدربين تشكيل المحتوى وفقًا لأسلوب التدريب الخاص بهم واحتياجات الجمهور. من خلال استخدام هذه الحقيبة التدريبية ، يمكن للمدربين تقديم جلسات تدريب غامرة وفعالة حول تعلم الآلة بإستخدام لغة برمجة البايثون. سيكتسب المشاركون فهمًا قويًا للأساسيات ، ويكتسبون مهارات عملية في تحليل البيانات وتصويرها ، ويطورون القدرة على بناء نماذج وتقييمها باستخدام Numpy و Pandas و Matplotlib. اجهز نفسك بالأدوات اللازمة لتقديم جلسات تدريب مؤثرة حول تعلم الآلة بإستخدام لغة برمجة البايثون و Numpy و Pandas و Matplotlib. اطلب حقائب تدريبنا الآن واختبر جلسات التدريب الخاصة بك لمستوى جديد.
مقدمة للتعلم الآلي
تعريف وأهمية التعلم الآلي
أنواع خوارزميات التعلم الآلي
مقدمة للغة برمجة Python
مقدمة لـ Numpy
مقدمة لـ Numpy وميزاته
إنشاء مصفوفات باستخدام نمباي
فهرسة المصفوفة والتقطيع
مقدمة لـ Pandas
مقدمة لـ بانداس ومميزاتها
استيراد واستكشاف البيانات باستخدام Pandas
التلاعب بالبيانات وتنظيفها باستخدام بانداس
خوارزميات التعلّم الإشرافي
مقدمة إلى التعلم الإشرافي
خوارزميات الانحدار الخطي
خوارزميات التصنيف: الانحدار اللوجستي وأشجار القرار
خوارزميات التعلم بدون مشرف
مقدمة في التعلم غير المشروف
تجميع البيانات: خوارزميات K-Means والتجميع التسلسلي
خوارزميات تقليل الأبعاد: تحليل المكونات الرئيسية (PCA)
تقييم النموذج والتحقق
تقنيات تقييم النماذج: طريقة الاحتفاظ بجزء البيانات وطريقة التقاطع التكراري
قياسات لتقييم النموذج: الدقة، الصحة، الاسترجاع، نسبة F1
التجاوز الزائد وعدم التوافق المنخفض في التعلم الآلي
مقدمة لـ Matplotlib
مقدمة حول Matplotlib وميزاته
إنشاء أشكال أساسية باستخدام مكتبة Matplotlib
تخصيص الرسوم: التسميات والعناوين والأساطير والألوان
تقنيات التعلم الآلي المتقدمة
خوارزميات الدعم الشرطي المتجهين (SVM)
طرق التجميع: الغابة العشوائية وتعزيز التدرج
الشبكات العصبية والتعلم العميق
تطبيقات العالم الحقيقي لتعلم الآلة
تطبيقات التعلم الآلي في مختلف المجالات الصناعية
دراسات حالة لتطبيقات التعلم الآلي
الاعتبارات الأخلاقية في التعلم الآلي

™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.

أي المكتبات أو الأدوات التي تستخدم عادة في برمجة المعلومات الجغرافية باستخدام لغة البايثون؟
بعض المكتبات والأدوات الشائعة التي تستخدم في البرمجة المكانية باستخدام لغة Python هي GeoPandas، Fiona، PySAL، Shapely، GDAL، PostGIS، و Leaflet. توفر هذه المكتبات والأدوات وظائف للعمل مع البيانات المكانية، وأداء التحليل المكاني، وتصوير المعلومات المكانية.
بعض المكتبات والأدوات الشائعة التي تستخدم في البرمجة المكانية باستخدام لغة Python هي GeoPandas، Fiona، PySAL، Shapely، GDAL، PostGIS، و Leaflet. توفر هذه المكتبات والأدوات وظائف للعمل مع البيانات المكانية، وأداء التحليل المكاني، وتصوير المعلومات المكانية.
هل هناك أي دورات عبر الإنترنت أو دروس تعليمية متاحة لتعلم البرمجة الجغرافية باستخدام لغة Python؟
نعم، هناك العديد من الدورات الأونلاين والدروس المتاحة لتعلم البرمجة المكانية باستخدام لغة البايثون. تقدم منصات مثل يوديمي، كورسيرا ويوتيوب مجموعة واسعة من الدورات المصممة خصيصًا للمبتدئين والمتوسطين. بالإضافة إلى ذلك، هناك مصادر مفتوحة المصدر، مثل دروس تطوير البايثون المكاني، التي توفر إرشادات شاملة ومفصلة لتعلم البرمجة المكانية باستخدام لغة البايثون.
نعم، هناك العديد من الدورات الأونلاين والدروس المتاحة لتعلم البرمجة المكانية باستخدام لغة البايثون. تقدم منصات مثل يوديمي، كورسيرا ويوتيوب مجموعة واسعة من الدورات المصممة خصيصًا للمبتدئين والمتوسطين. بالإضافة إلى ذلك، هناك مصادر مفتوحة المصدر، مثل دروس تطوير البايثون المكاني، التي توفر إرشادات شاملة ومفصلة لتعلم البرمجة المكانية باستخدام لغة البايثون.
. ما هو الغرض من حقائب التدريب التعلم الآلي باستخدام البايثون باستخدام نمباي، بانداس وماتبلوتليب؟
الغرض من هذه الحقيبة التدريبية هو تقديم دليل شامل لاستخدام مكتبات Python Numpy و Pandas و Matplotlib لمهام التعلم الآلي.
الغرض من هذه الحقيبة التدريبية هو تقديم دليل شامل لاستخدام مكتبات Python Numpy و Pandas و Matplotlib لمهام التعلم الآلي.
. هل أحتاج إلى معرفة مسبقة في البرمجة لفهم محتوى هذه الحقيبة التدريبية؟
على الرغم من أنه لا يلزم وجود معرفة مسبقة في البرمجة، إلا أنه سيكون من المفيد أن يكون لديك فهم أساسي للغة Python لتتمكن من متابعة الأمثلة والتمارين.
على الرغم من أنه لا يلزم وجود معرفة مسبقة في البرمجة، إلا أنه سيكون من المفيد أن يكون لديك فهم أساسي للغة Python لتتمكن من متابعة الأمثلة والتمارين.
. ما هي المواضيع التي يتناولها هذه الحقيبة التدريبية؟
هذه الحقيبة التدريبية تغطي مجموعة من المواضيع بما في ذلك تلاعب وتجهيز البيانات باستخدام Numpy و Pandas، وتصور البيانات باستخدام Matplotlib، بالإضافة إلى مختلف خوارزميات التعلم الآلي مثل التحويل والتصنيف والتجميع.
هذه الحقيبة التدريبية تغطي مجموعة من المواضيع بما في ذلك تلاعب وتجهيز البيانات باستخدام Numpy و Pandas، وتصور البيانات باستخدام Matplotlib، بالإضافة إلى مختلف خوارزميات التعلم الآلي مثل التحويل والتصنيف والتجميع.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

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

منتجات ذات صلة

تم تصميم هذا المادة التدريبية لتعليم الأفراد كيفية كتابة الوثائق الصحيحة. يغطي أهمية الكتابة الواضحة والموجزة، تنظيم المعلومات بفعالية، استخدام أمثلة ورسوم بيانية ذات صلة، وضمان توفر الوثائق بشكل سهل الاستخدام. ستتعلم المشاركون نصائح وتقنيات عملية لإنشاء وثائق تفهم بسهولة وتؤثر بشكل إيجابي على الجمهور المستهدف.

المواد التدريبية تغطي مواضيع الاتصالات المختلفة بما في ذلك الشبكة الهاتفية العامة المعتادة (PSTN)، أنظمة الصوت عبر بروتوكول الإنترنت (VoIP) مثل سوفت سويتش وIMS، بروتوكولات الإنترنت، أنظمة الهاتف المحمول/ الخلوي، وأنظمة الألياف البصرية مثل OFAN و DWDM. إنها توفر فهمًا عميقًا لهذه التقنيات وتطبيقاتها في صناعة الاتصالات.

هذا المواد التدريبية تقدم دليل شامل لتعلم برمجة الأردوينو ابتداءً من الأساسيات. يتضمن مشروعًا عمليًا حيث سيتمكن المشاركون من استخدام جهاز استشعار الأمواج فوق الصوتية HC-SR04 لإنشاء مشروع أردوينو عملي بالكامل.

;

هذه الحقيبة التدريبية تغطي أساسيات البرمجة بلغة Python وتوفر المعرفة العملية في استخدام المكتبات الأساسية مثل NumPy و Pandas و Matplotlib و Seaborn. من خلال مشاريع التعلم الآلي في الوقت الحقيقي، سيكتسب المشاركون خبرة عملية ويطورون فهمًا قويًا لهذه الأدوات عند الاستخدام الفعلي.

هذه الحقيبة التدريبية تغطي أساسيات البرمجة بلغة Python وتوفر المعرفة العملية في استخدام المكتبات الأساسية مثل NumPy و Pandas و Matplotlib و Seaborn. من خلال مشاريع التعلم الآلي في الوقت الحقيقي، سيكتسب المشاركون خبرة عملية ويطورون فهمًا قويًا لهذه الأدوات عند الاستخدام الفعلي.

حقيبة تدريبية دورة تطبيق التعلم الآلي باستخدام Python مع استخدام Numpy وPandas وMatplotlib