Warning: Undefined variable $id in /home/hakapetk/public_html/wp-content/themes/hello-elementor/functions.php on line 346
حقيبتك الأفضل عربيا في تطوير المحتوي التدريبي
حقيبتك الشريك الأول لك فى تطوير المحتوى التدريبي فى الوطن العربي.

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب
دليل المدرب
الأنشطة
نسخة العرض
فيديوهات
الملف التعريفي
تحديث سنة 2023

حقيبة تدريبية دورة دليل عملي لأدوات التعلم الآلي الحديثة بدون الحاجة للبرمجة

تم تصميم هذه الحقائب التدريبيةلمساعدة المستخدمين على بناء نماذج تعلم الآلة قوية بدون التركيز على أي برمجة. يركز هذه الحقائب التدريبيةعلى تعليم Google Vertex AI و Microsoft Azure ML Designer و DataRobot ، ويوفر معرفة شاملة ومهارات عملية لاستخدام هذه المنصات بفعالية في مهام تعلم الآلة.

مراجعة
English - العربية
محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب
دليل المدرب
الأنشطة
نسخة العرض
فيديوهات
الملف التعريفي
تقديم دليلنا العملي لأدوات التعلم الآلي الحديثة بدون برمجة، وهو مادة تدريبية مصممة خصيصًا للمدربين الذين يرغبون في توفير تعليم شامل وعملي حول أدوات التعلم الآلي لجمهورهم. هذه المادة التدريبية مثالية للمدربين الذين يهدفون إلى تزويد المشاركين بهم بالمعرفة والمهارات اللازمة للاستفادة من التعلم الآلي في مجالاتهم المختلفة، دون الحاجة لخبرة برمجة واسعة. في هذه الدورة، سيجد المدربون مجموعة شاملة من الشرائح التقديمية، ووحدات التدريب العميقة، وتمارين تفاعلية تغطي مجموعة واسعة من أدوات وتقنيات التعلم الآلي. تم تصميم المادة لتكون قابلة للتكيف بسهولة مع بيئات التدريب المختلفة، سواء كانت ورش عمل شخصية أو دورات عبر الإنترنت عن بُعد. تشمل المواضيع الرئيسية المعالجة مقدمة في التعلم الآلي، نظرة عامة على الأدوات الشائعة للتعلم الآلي، وتعليمات خطوة بخطوة حول كيفية استخدام هذه الأدوات بفعالية. سيتعلم المدربون استغلال أدوات مثل RapidMiner، KNIME، TIBCO Statistica، وغيرها، دون الحاجة للبرمجة. تأتي كل وحدة تدريب مع ملاحظات توجيهية مفصلة، مما يوفر للمدربين التوجيه اللازم لتقديم جلسات شيقة ومعلوماتية. بالإضافة إلى ذلك، يتضمن المواد أمثلة ودراسات الحالة العملية، مما يتيح للمدربين استعراض التطبيقات العملية لهذه الأدوات أمام جمهورهم. من خلال استخدام دليلنا العملي لأدوات التعلم الآلي الحديثة بدون برمجة، يمكن للمدربين أن يقدموا تجربة تعليمية شاملة تمكن المشاركين من استثمار قوة التعلم الآلي في مسيرتهم المهنية. سواء كان جمهورك يتألف من محللي البيانات، أو المحترفين في المجال التجاري، أو أي شخص مهتم باستكشاف عالم التعلم الآلي، ستزودهم هذه المادة التدريبية بالمعرفة اللازمة للنجاح.
مقدمة لأدوات تعلم الآلة الحديثة بدون برمجة
شرح فوائد استخدام أدوات التعلم الآلي بدون برمجة.
نظرة عامة على أدوات التعلم الآلي الشائعة المتاحة.
أهمية فهم مفاهيم التعلم الآلي قبل استخدام هذه الأدوات
فهم مفاهيم التعلم الآلي:
شرح موجز لمفاهيم رئيسية في التعلم الآلي مثل التعلم الإشرافي والتعلم بدون إشراف والتعلم التعزيزي
مقدمة لخوارزميات التعلم الآلي الشائعة وتطبيقاتها
توضيح لمجموعات البيانات المستخدمة في التدريب والاختبار
استكشاف أدوات تعلم الآلة المختلفة
نظرة عامة على أدوات التعلم الآلي الشائعة التي لا تتطلب برمجة، مثل رابيد ماينر و كنيم.
مقارنة الميزات وإمكانيات واجهات المستخدم لهذه الأدوات
تحليل مدى توافق هذه الأدوات مع أنظمة التشغيل المختلفة.
البدء في استخدام أداة التعلم الآلي:
دليل خطوة بخطوة لتثبيت وإعداد أداة تعلم الآلة المختارة
عرض للوظائف الأساسية والتنقل داخل واجهة الأداة
شرح لكيفية استيراد ومعالجة البيانات لمهام التعلم الآلي
معالجة البيانات وهندسة الميزات
شرح أهمية تجهيز البيانات في مهام التعلم الآلي
توضيح مختلف التقنيات لتنظيف البيانات، والتعامل مع القيم المفقودة، وكشف القيم النادرة
مقدمة لهندسة الميزات ودورها في تحسين أداء النموذج
بناء نماذج تعلم الآلة
دليل خطوة بخطوة على استخدام أداة التعلم الآلي لتدريب وتقييم النماذج
شرح أنواع النماذج المختلفة وملاءمتها لمجالات المشكلات المختلفة
عرض لكيفية ضبط البارامترات الفائقة لتحسين أداء النموذج
تقييم وتفسير نماذج التعلم الآلي.
نظرة عامة على المقاييس الشائعة لتقييم أداء النموذج
توضيح التقنيات المستخدمة في تفسير وفهم توقعات النماذج.
مناقشة حول القيود والتحيز المحتمل لنماذج التعلم الآلي.
نشر ومراقبة نماذج التعلم الآلي.
شرح لعملية نشر نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج
مقدمة لتقنيات مراقبة أداء النموذج واكتشاف التدهور النموذجي
مناقشة حول الاعتبارات الأخلاقية في نشر نماذج التعلم الآلي
أمثلة عملية ودراسات حالة:
أمثلة حقيقية ودراسات حالة لاستخدام أدوات التعلم الآلي بدون برمجة.
مقدمة مفصلة لمشاريع محددة، مع التركيز على بيان المشكلة، استراتيجيات معالجة البيانات، عملية بناء النموذج، وتقييم النتائج.
نصائح وأفضل الممارسات للتعامل مع أنواع مختلفة من مهام التعلم الآلي باستخدام هذه الأدوات.

™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.

ما هو هدف الدليل العملي لأدوات التعلم الآلي الحديثة دون الحاجة للبرمجة؟
– الهدف من هذا الدليل هو تزويد المستخدمين بالمعرفة والتقنيات اللازمة لاستخدام أدوات التعلم الآلي الحديثة بدون الحاجة إلى البرمجة.
– الهدف من هذا الدليل هو تزويد المستخدمين بالمعرفة والتقنيات اللازمة لاستخدام أدوات التعلم الآلي الحديثة بدون الحاجة إلى البرمجة.
2. هل أحتاج إلى خبرة سابقة في البرمجة لاستخدام مواد التدريب هذه؟
لا، هذا الدليل مصمم خصيصًا للمبتدئين ولا يتطلب أي خبرة سابقة في البرمجة.
لا، هذا الدليل مصمم خصيصًا للمبتدئين ولا يتطلب أي خبرة سابقة في البرمجة.
ما هي الأدوات الرئيسية المشمولة في مواد التدريب؟
– يغطي الحقائب التدريبية مجموعة من أدوات التعلم الآلي الشهيرة مثل Google AutoML و IBM Watson Studio و Microsoft Azure ML.
– يغطي الحقائب التدريبية مجموعة من أدوات التعلم الآلي الشهيرة مثل Google AutoML و IBM Watson Studio و Microsoft Azure ML.
4. هل توجد أمثلة عملية أو دراسات حالة متضمنة في الدليل؟
– نعم، يتضمن الدليل العديد من الأمثلة العملية والدراسات الحالية لمساعدة المستخدمين على فهم كيفية تطبيق أدوات التعلم الآلي في سيناريوهات العالم الحقيقي.
– نعم، يتضمن الدليل العديد من الأمثلة العملية والدراسات الحالية لمساعدة المستخدمين على فهم كيفية تطبيق أدوات التعلم الآلي في سيناريوهات العالم الحقيقي.
5. هل يتم توفير أي دعم بعد شراء مواد التدريب؟
– نعم، سيتمكن العملاء من الوصول إلى دعم العملاء لأي أسئلة أو مشاكل قد يواجهونها أثناء استخدام الحقائب التدريبية.
– نعم، سيتمكن العملاء من الوصول إلى دعم العملاء لأي أسئلة أو مشاكل قد يواجهونها أثناء استخدام الحقائب التدريبية.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

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

تقديم دليلنا العملي لأدوات التعلم الآلي الحديثة بدون برمجة، وهو مادة تدريبية مصممة خصيصًا للمدربين الذين يرغبون في توفير تعليم شامل وعملي حول أدوات التعلم الآلي لجمهورهم. هذه المادة التدريبية مثالية للمدربين الذين يهدفون إلى تزويد المشاركين بهم بالمعرفة والمهارات اللازمة للاستفادة من التعلم الآلي في مجالاتهم المختلفة، دون الحاجة لخبرة برمجة واسعة. في هذه الدورة، سيجد المدربون مجموعة شاملة من الشرائح التقديمية، ووحدات التدريب العميقة، وتمارين تفاعلية تغطي مجموعة واسعة من أدوات وتقنيات التعلم الآلي. تم تصميم المادة لتكون قابلة للتكيف بسهولة مع بيئات التدريب المختلفة، سواء كانت ورش عمل شخصية أو دورات عبر الإنترنت عن بُعد. تشمل المواضيع الرئيسية المعالجة مقدمة في التعلم الآلي، نظرة عامة على الأدوات الشائعة للتعلم الآلي، وتعليمات خطوة بخطوة حول كيفية استخدام هذه الأدوات بفعالية. سيتعلم المدربون استغلال أدوات مثل RapidMiner، KNIME، TIBCO Statistica، وغيرها، دون الحاجة للبرمجة. تأتي كل وحدة تدريب مع ملاحظات توجيهية مفصلة، مما يوفر للمدربين التوجيه اللازم لتقديم جلسات شيقة ومعلوماتية. بالإضافة إلى ذلك، يتضمن المواد أمثلة ودراسات الحالة العملية، مما يتيح للمدربين استعراض التطبيقات العملية لهذه الأدوات أمام جمهورهم. من خلال استخدام دليلنا العملي لأدوات التعلم الآلي الحديثة بدون برمجة، يمكن للمدربين أن يقدموا تجربة تعليمية شاملة تمكن المشاركين من استثمار قوة التعلم الآلي في مسيرتهم المهنية. سواء كان جمهورك يتألف من محللي البيانات، أو المحترفين في المجال التجاري، أو أي شخص مهتم باستكشاف عالم التعلم الآلي، ستزودهم هذه المادة التدريبية بالمعرفة اللازمة للنجاح.
مقدمة لأدوات تعلم الآلة الحديثة بدون برمجة
شرح فوائد استخدام أدوات التعلم الآلي بدون برمجة.
نظرة عامة على أدوات التعلم الآلي الشائعة المتاحة.
أهمية فهم مفاهيم التعلم الآلي قبل استخدام هذه الأدوات
فهم مفاهيم التعلم الآلي:
شرح موجز لمفاهيم رئيسية في التعلم الآلي مثل التعلم الإشرافي والتعلم بدون إشراف والتعلم التعزيزي
مقدمة لخوارزميات التعلم الآلي الشائعة وتطبيقاتها
توضيح لمجموعات البيانات المستخدمة في التدريب والاختبار
استكشاف أدوات تعلم الآلة المختلفة
نظرة عامة على أدوات التعلم الآلي الشائعة التي لا تتطلب برمجة، مثل رابيد ماينر و كنيم.
مقارنة الميزات وإمكانيات واجهات المستخدم لهذه الأدوات
تحليل مدى توافق هذه الأدوات مع أنظمة التشغيل المختلفة.
البدء في استخدام أداة التعلم الآلي:
دليل خطوة بخطوة لتثبيت وإعداد أداة تعلم الآلة المختارة
عرض للوظائف الأساسية والتنقل داخل واجهة الأداة
شرح لكيفية استيراد ومعالجة البيانات لمهام التعلم الآلي
معالجة البيانات وهندسة الميزات
شرح أهمية تجهيز البيانات في مهام التعلم الآلي
توضيح مختلف التقنيات لتنظيف البيانات، والتعامل مع القيم المفقودة، وكشف القيم النادرة
مقدمة لهندسة الميزات ودورها في تحسين أداء النموذج
بناء نماذج تعلم الآلة
دليل خطوة بخطوة على استخدام أداة التعلم الآلي لتدريب وتقييم النماذج
شرح أنواع النماذج المختلفة وملاءمتها لمجالات المشكلات المختلفة
عرض لكيفية ضبط البارامترات الفائقة لتحسين أداء النموذج
تقييم وتفسير نماذج التعلم الآلي.
نظرة عامة على المقاييس الشائعة لتقييم أداء النموذج
توضيح التقنيات المستخدمة في تفسير وفهم توقعات النماذج.
مناقشة حول القيود والتحيز المحتمل لنماذج التعلم الآلي.
نشر ومراقبة نماذج التعلم الآلي.
شرح لعملية نشر نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج
مقدمة لتقنيات مراقبة أداء النموذج واكتشاف التدهور النموذجي
مناقشة حول الاعتبارات الأخلاقية في نشر نماذج التعلم الآلي
أمثلة عملية ودراسات حالة:
أمثلة حقيقية ودراسات حالة لاستخدام أدوات التعلم الآلي بدون برمجة.
مقدمة مفصلة لمشاريع محددة، مع التركيز على بيان المشكلة، استراتيجيات معالجة البيانات، عملية بناء النموذج، وتقييم النتائج.
نصائح وأفضل الممارسات للتعامل مع أنواع مختلفة من مهام التعلم الآلي باستخدام هذه الأدوات.

™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.

ما هو هدف الدليل العملي لأدوات التعلم الآلي الحديثة دون الحاجة للبرمجة؟
– الهدف من هذا الدليل هو تزويد المستخدمين بالمعرفة والتقنيات اللازمة لاستخدام أدوات التعلم الآلي الحديثة بدون الحاجة إلى البرمجة.
– الهدف من هذا الدليل هو تزويد المستخدمين بالمعرفة والتقنيات اللازمة لاستخدام أدوات التعلم الآلي الحديثة بدون الحاجة إلى البرمجة.
2. هل أحتاج إلى خبرة سابقة في البرمجة لاستخدام مواد التدريب هذه؟
لا، هذا الدليل مصمم خصيصًا للمبتدئين ولا يتطلب أي خبرة سابقة في البرمجة.
لا، هذا الدليل مصمم خصيصًا للمبتدئين ولا يتطلب أي خبرة سابقة في البرمجة.
ما هي الأدوات الرئيسية المشمولة في مواد التدريب؟
– يغطي الحقائب التدريبية مجموعة من أدوات التعلم الآلي الشهيرة مثل Google AutoML و IBM Watson Studio و Microsoft Azure ML.
– يغطي الحقائب التدريبية مجموعة من أدوات التعلم الآلي الشهيرة مثل Google AutoML و IBM Watson Studio و Microsoft Azure ML.
4. هل توجد أمثلة عملية أو دراسات حالة متضمنة في الدليل؟
– نعم، يتضمن الدليل العديد من الأمثلة العملية والدراسات الحالية لمساعدة المستخدمين على فهم كيفية تطبيق أدوات التعلم الآلي في سيناريوهات العالم الحقيقي.
– نعم، يتضمن الدليل العديد من الأمثلة العملية والدراسات الحالية لمساعدة المستخدمين على فهم كيفية تطبيق أدوات التعلم الآلي في سيناريوهات العالم الحقيقي.
5. هل يتم توفير أي دعم بعد شراء مواد التدريب؟
– نعم، سيتمكن العملاء من الوصول إلى دعم العملاء لأي أسئلة أو مشاكل قد يواجهونها أثناء استخدام الحقائب التدريبية.
– نعم، سيتمكن العملاء من الوصول إلى دعم العملاء لأي أسئلة أو مشاكل قد يواجهونها أثناء استخدام الحقائب التدريبية.

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 2023

حقيبة تدريبية دورة دليل عملي لأدوات التعلم الآلي الحديثة بدون الحاجة للبرمجة

تم تصميم هذه الحقائب التدريبيةلمساعدة المستخدمين على بناء نماذج تعلم الآلة قوية بدون التركيز على أي برمجة. يركز هذه الحقائب التدريبيةعلى تعليم Google Vertex AI و Microsoft Azure ML Designer و DataRobot ، ويوفر معرفة شاملة ومهارات عملية لاستخدام هذه المنصات بفعالية في مهام تعلم الآلة.

مراجعة
English - العربية
محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب
دليل المدرب
الأنشطة
نسخة العرض
فيديوهات
الملف التعريفي
تقديم دليلنا العملي لأدوات التعلم الآلي الحديثة بدون برمجة، وهو مادة تدريبية مصممة خصيصًا للمدربين الذين يرغبون في توفير تعليم شامل وعملي حول أدوات التعلم الآلي لجمهورهم. هذه المادة التدريبية مثالية للمدربين الذين يهدفون إلى تزويد المشاركين بهم بالمعرفة والمهارات اللازمة للاستفادة من التعلم الآلي في مجالاتهم المختلفة، دون الحاجة لخبرة برمجة واسعة. في هذه الدورة، سيجد المدربون مجموعة شاملة من الشرائح التقديمية، ووحدات التدريب العميقة، وتمارين تفاعلية تغطي مجموعة واسعة من أدوات وتقنيات التعلم الآلي. تم تصميم المادة لتكون قابلة للتكيف بسهولة مع بيئات التدريب المختلفة، سواء كانت ورش عمل شخصية أو دورات عبر الإنترنت عن بُعد. تشمل المواضيع الرئيسية المعالجة مقدمة في التعلم الآلي، نظرة عامة على الأدوات الشائعة للتعلم الآلي، وتعليمات خطوة بخطوة حول كيفية استخدام هذه الأدوات بفعالية. سيتعلم المدربون استغلال أدوات مثل RapidMiner، KNIME، TIBCO Statistica، وغيرها، دون الحاجة للبرمجة. تأتي كل وحدة تدريب مع ملاحظات توجيهية مفصلة، مما يوفر للمدربين التوجيه اللازم لتقديم جلسات شيقة ومعلوماتية. بالإضافة إلى ذلك، يتضمن المواد أمثلة ودراسات الحالة العملية، مما يتيح للمدربين استعراض التطبيقات العملية لهذه الأدوات أمام جمهورهم. من خلال استخدام دليلنا العملي لأدوات التعلم الآلي الحديثة بدون برمجة، يمكن للمدربين أن يقدموا تجربة تعليمية شاملة تمكن المشاركين من استثمار قوة التعلم الآلي في مسيرتهم المهنية. سواء كان جمهورك يتألف من محللي البيانات، أو المحترفين في المجال التجاري، أو أي شخص مهتم باستكشاف عالم التعلم الآلي، ستزودهم هذه المادة التدريبية بالمعرفة اللازمة للنجاح.
مقدمة لأدوات تعلم الآلة الحديثة بدون برمجة
شرح فوائد استخدام أدوات التعلم الآلي بدون برمجة.
نظرة عامة على أدوات التعلم الآلي الشائعة المتاحة.
أهمية فهم مفاهيم التعلم الآلي قبل استخدام هذه الأدوات
فهم مفاهيم التعلم الآلي:
شرح موجز لمفاهيم رئيسية في التعلم الآلي مثل التعلم الإشرافي والتعلم بدون إشراف والتعلم التعزيزي
مقدمة لخوارزميات التعلم الآلي الشائعة وتطبيقاتها
توضيح لمجموعات البيانات المستخدمة في التدريب والاختبار
استكشاف أدوات تعلم الآلة المختلفة
نظرة عامة على أدوات التعلم الآلي الشائعة التي لا تتطلب برمجة، مثل رابيد ماينر و كنيم.
مقارنة الميزات وإمكانيات واجهات المستخدم لهذه الأدوات
تحليل مدى توافق هذه الأدوات مع أنظمة التشغيل المختلفة.
البدء في استخدام أداة التعلم الآلي:
دليل خطوة بخطوة لتثبيت وإعداد أداة تعلم الآلة المختارة
عرض للوظائف الأساسية والتنقل داخل واجهة الأداة
شرح لكيفية استيراد ومعالجة البيانات لمهام التعلم الآلي
معالجة البيانات وهندسة الميزات
شرح أهمية تجهيز البيانات في مهام التعلم الآلي
توضيح مختلف التقنيات لتنظيف البيانات، والتعامل مع القيم المفقودة، وكشف القيم النادرة
مقدمة لهندسة الميزات ودورها في تحسين أداء النموذج
بناء نماذج تعلم الآلة
دليل خطوة بخطوة على استخدام أداة التعلم الآلي لتدريب وتقييم النماذج
شرح أنواع النماذج المختلفة وملاءمتها لمجالات المشكلات المختلفة
عرض لكيفية ضبط البارامترات الفائقة لتحسين أداء النموذج
تقييم وتفسير نماذج التعلم الآلي.
نظرة عامة على المقاييس الشائعة لتقييم أداء النموذج
توضيح التقنيات المستخدمة في تفسير وفهم توقعات النماذج.
مناقشة حول القيود والتحيز المحتمل لنماذج التعلم الآلي.
نشر ومراقبة نماذج التعلم الآلي.
شرح لعملية نشر نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج
مقدمة لتقنيات مراقبة أداء النموذج واكتشاف التدهور النموذجي
مناقشة حول الاعتبارات الأخلاقية في نشر نماذج التعلم الآلي
أمثلة عملية ودراسات حالة:
أمثلة حقيقية ودراسات حالة لاستخدام أدوات التعلم الآلي بدون برمجة.
مقدمة مفصلة لمشاريع محددة، مع التركيز على بيان المشكلة، استراتيجيات معالجة البيانات، عملية بناء النموذج، وتقييم النتائج.
نصائح وأفضل الممارسات للتعامل مع أنواع مختلفة من مهام التعلم الآلي باستخدام هذه الأدوات.

™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.

ما هو هدف الدليل العملي لأدوات التعلم الآلي الحديثة دون الحاجة للبرمجة؟
– الهدف من هذا الدليل هو تزويد المستخدمين بالمعرفة والتقنيات اللازمة لاستخدام أدوات التعلم الآلي الحديثة بدون الحاجة إلى البرمجة.
– الهدف من هذا الدليل هو تزويد المستخدمين بالمعرفة والتقنيات اللازمة لاستخدام أدوات التعلم الآلي الحديثة بدون الحاجة إلى البرمجة.
2. هل أحتاج إلى خبرة سابقة في البرمجة لاستخدام مواد التدريب هذه؟
لا، هذا الدليل مصمم خصيصًا للمبتدئين ولا يتطلب أي خبرة سابقة في البرمجة.
لا، هذا الدليل مصمم خصيصًا للمبتدئين ولا يتطلب أي خبرة سابقة في البرمجة.
ما هي الأدوات الرئيسية المشمولة في مواد التدريب؟
– يغطي الحقائب التدريبية مجموعة من أدوات التعلم الآلي الشهيرة مثل Google AutoML و IBM Watson Studio و Microsoft Azure ML.
– يغطي الحقائب التدريبية مجموعة من أدوات التعلم الآلي الشهيرة مثل Google AutoML و IBM Watson Studio و Microsoft Azure ML.
4. هل توجد أمثلة عملية أو دراسات حالة متضمنة في الدليل؟
– نعم، يتضمن الدليل العديد من الأمثلة العملية والدراسات الحالية لمساعدة المستخدمين على فهم كيفية تطبيق أدوات التعلم الآلي في سيناريوهات العالم الحقيقي.
– نعم، يتضمن الدليل العديد من الأمثلة العملية والدراسات الحالية لمساعدة المستخدمين على فهم كيفية تطبيق أدوات التعلم الآلي في سيناريوهات العالم الحقيقي.
5. هل يتم توفير أي دعم بعد شراء مواد التدريب؟
– نعم، سيتمكن العملاء من الوصول إلى دعم العملاء لأي أسئلة أو مشاكل قد يواجهونها أثناء استخدام الحقائب التدريبية.
– نعم، سيتمكن العملاء من الوصول إلى دعم العملاء لأي أسئلة أو مشاكل قد يواجهونها أثناء استخدام الحقائب التدريبية.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

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

تقديم دليلنا العملي لأدوات التعلم الآلي الحديثة بدون برمجة، وهو مادة تدريبية مصممة خصيصًا للمدربين الذين يرغبون في توفير تعليم شامل وعملي حول أدوات التعلم الآلي لجمهورهم. هذه المادة التدريبية مثالية للمدربين الذين يهدفون إلى تزويد المشاركين بهم بالمعرفة والمهارات اللازمة للاستفادة من التعلم الآلي في مجالاتهم المختلفة، دون الحاجة لخبرة برمجة واسعة. في هذه الدورة، سيجد المدربون مجموعة شاملة من الشرائح التقديمية، ووحدات التدريب العميقة، وتمارين تفاعلية تغطي مجموعة واسعة من أدوات وتقنيات التعلم الآلي. تم تصميم المادة لتكون قابلة للتكيف بسهولة مع بيئات التدريب المختلفة، سواء كانت ورش عمل شخصية أو دورات عبر الإنترنت عن بُعد. تشمل المواضيع الرئيسية المعالجة مقدمة في التعلم الآلي، نظرة عامة على الأدوات الشائعة للتعلم الآلي، وتعليمات خطوة بخطوة حول كيفية استخدام هذه الأدوات بفعالية. سيتعلم المدربون استغلال أدوات مثل RapidMiner، KNIME، TIBCO Statistica، وغيرها، دون الحاجة للبرمجة. تأتي كل وحدة تدريب مع ملاحظات توجيهية مفصلة، مما يوفر للمدربين التوجيه اللازم لتقديم جلسات شيقة ومعلوماتية. بالإضافة إلى ذلك، يتضمن المواد أمثلة ودراسات الحالة العملية، مما يتيح للمدربين استعراض التطبيقات العملية لهذه الأدوات أمام جمهورهم. من خلال استخدام دليلنا العملي لأدوات التعلم الآلي الحديثة بدون برمجة، يمكن للمدربين أن يقدموا تجربة تعليمية شاملة تمكن المشاركين من استثمار قوة التعلم الآلي في مسيرتهم المهنية. سواء كان جمهورك يتألف من محللي البيانات، أو المحترفين في المجال التجاري، أو أي شخص مهتم باستكشاف عالم التعلم الآلي، ستزودهم هذه المادة التدريبية بالمعرفة اللازمة للنجاح.
مقدمة لأدوات تعلم الآلة الحديثة بدون برمجة
شرح فوائد استخدام أدوات التعلم الآلي بدون برمجة.
نظرة عامة على أدوات التعلم الآلي الشائعة المتاحة.
أهمية فهم مفاهيم التعلم الآلي قبل استخدام هذه الأدوات
فهم مفاهيم التعلم الآلي:
شرح موجز لمفاهيم رئيسية في التعلم الآلي مثل التعلم الإشرافي والتعلم بدون إشراف والتعلم التعزيزي
مقدمة لخوارزميات التعلم الآلي الشائعة وتطبيقاتها
توضيح لمجموعات البيانات المستخدمة في التدريب والاختبار
استكشاف أدوات تعلم الآلة المختلفة
نظرة عامة على أدوات التعلم الآلي الشائعة التي لا تتطلب برمجة، مثل رابيد ماينر و كنيم.
مقارنة الميزات وإمكانيات واجهات المستخدم لهذه الأدوات
تحليل مدى توافق هذه الأدوات مع أنظمة التشغيل المختلفة.
البدء في استخدام أداة التعلم الآلي:
دليل خطوة بخطوة لتثبيت وإعداد أداة تعلم الآلة المختارة
عرض للوظائف الأساسية والتنقل داخل واجهة الأداة
شرح لكيفية استيراد ومعالجة البيانات لمهام التعلم الآلي
معالجة البيانات وهندسة الميزات
شرح أهمية تجهيز البيانات في مهام التعلم الآلي
توضيح مختلف التقنيات لتنظيف البيانات، والتعامل مع القيم المفقودة، وكشف القيم النادرة
مقدمة لهندسة الميزات ودورها في تحسين أداء النموذج
بناء نماذج تعلم الآلة
دليل خطوة بخطوة على استخدام أداة التعلم الآلي لتدريب وتقييم النماذج
شرح أنواع النماذج المختلفة وملاءمتها لمجالات المشكلات المختلفة
عرض لكيفية ضبط البارامترات الفائقة لتحسين أداء النموذج
تقييم وتفسير نماذج التعلم الآلي.
نظرة عامة على المقاييس الشائعة لتقييم أداء النموذج
توضيح التقنيات المستخدمة في تفسير وفهم توقعات النماذج.
مناقشة حول القيود والتحيز المحتمل لنماذج التعلم الآلي.
نشر ومراقبة نماذج التعلم الآلي.
شرح لعملية نشر نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج
مقدمة لتقنيات مراقبة أداء النموذج واكتشاف التدهور النموذجي
مناقشة حول الاعتبارات الأخلاقية في نشر نماذج التعلم الآلي
أمثلة عملية ودراسات حالة:
أمثلة حقيقية ودراسات حالة لاستخدام أدوات التعلم الآلي بدون برمجة.
مقدمة مفصلة لمشاريع محددة، مع التركيز على بيان المشكلة، استراتيجيات معالجة البيانات، عملية بناء النموذج، وتقييم النتائج.
نصائح وأفضل الممارسات للتعامل مع أنواع مختلفة من مهام التعلم الآلي باستخدام هذه الأدوات.

™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.

ما هو هدف الدليل العملي لأدوات التعلم الآلي الحديثة دون الحاجة للبرمجة؟
– الهدف من هذا الدليل هو تزويد المستخدمين بالمعرفة والتقنيات اللازمة لاستخدام أدوات التعلم الآلي الحديثة بدون الحاجة إلى البرمجة.
– الهدف من هذا الدليل هو تزويد المستخدمين بالمعرفة والتقنيات اللازمة لاستخدام أدوات التعلم الآلي الحديثة بدون الحاجة إلى البرمجة.
2. هل أحتاج إلى خبرة سابقة في البرمجة لاستخدام مواد التدريب هذه؟
لا، هذا الدليل مصمم خصيصًا للمبتدئين ولا يتطلب أي خبرة سابقة في البرمجة.
لا، هذا الدليل مصمم خصيصًا للمبتدئين ولا يتطلب أي خبرة سابقة في البرمجة.
ما هي الأدوات الرئيسية المشمولة في مواد التدريب؟
– يغطي الحقائب التدريبية مجموعة من أدوات التعلم الآلي الشهيرة مثل Google AutoML و IBM Watson Studio و Microsoft Azure ML.
– يغطي الحقائب التدريبية مجموعة من أدوات التعلم الآلي الشهيرة مثل Google AutoML و IBM Watson Studio و Microsoft Azure ML.
4. هل توجد أمثلة عملية أو دراسات حالة متضمنة في الدليل؟
– نعم، يتضمن الدليل العديد من الأمثلة العملية والدراسات الحالية لمساعدة المستخدمين على فهم كيفية تطبيق أدوات التعلم الآلي في سيناريوهات العالم الحقيقي.
– نعم، يتضمن الدليل العديد من الأمثلة العملية والدراسات الحالية لمساعدة المستخدمين على فهم كيفية تطبيق أدوات التعلم الآلي في سيناريوهات العالم الحقيقي.
5. هل يتم توفير أي دعم بعد شراء مواد التدريب؟
– نعم، سيتمكن العملاء من الوصول إلى دعم العملاء لأي أسئلة أو مشاكل قد يواجهونها أثناء استخدام الحقائب التدريبية.
– نعم، سيتمكن العملاء من الوصول إلى دعم العملاء لأي أسئلة أو مشاكل قد يواجهونها أثناء استخدام الحقائب التدريبية.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

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

منتجات ذات صلة

حقيبة تدريبية : دورة تقنيات ومنهجيات إدارة الصيانة المتقدمة

حقيبة تدريبية : دورة إدارة عمليات إيقاف التشغيل والتحولات والانقطاعات

حقيبة تدريبية : برنامج ادوب فوتوشوب

تم تصميم هذه الحقائب التدريبيةلمساعدة المستخدمين على بناء نماذج تعلم الآلة قوية بدون التركيز على أي برمجة. يركز هذه الحقائب التدريبيةعلى تعليم Google Vertex AI و Microsoft Azure ML Designer و DataRobot ، ويوفر معرفة شاملة ومهارات عملية لاستخدام هذه المنصات بفعالية في مهام تعلم الآلة.

تم تصميم هذه الحقائب التدريبيةلمساعدة المستخدمين على بناء نماذج تعلم الآلة قوية بدون التركيز على أي برمجة. يركز هذه الحقائب التدريبيةعلى تعليم Google Vertex AI و Microsoft Azure ML Designer و DataRobot ، ويوفر معرفة شاملة ومهارات عملية لاستخدام هذه المنصات بفعالية في مهام تعلم الآلة.

حقيبة تدريبية دورة دليل عملي لأدوات التعلم الآلي الحديثة بدون الحاجة للبرمجة