حقيبتك الأفضل عربيا في تطوير المحتوي التدريبي
حقيبتك الشريك الأول لك فى تطوير المحتوى التدريبي فى الوطن العربي.
مؤسسة حقيبتك لخدمات تصميم وتطوير الحقائب التدربية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

تحديث سنة 2023

حقيبة تدريبية دورة مقدمة لتعلم الآلة

هذه الحقائب التدريبية توفر إرشادات شاملة وموارد لتطوير مهارات التواصل الفعال والقدرات البينية. يغطي مواضيع مثل الاستماع الفعال، حل الصراعات، التأكيد الذاتي، والاتصال غير اللفظي. مناسبة للأفراد من جميع المستويات، تم تصميم هذه المواد لتعزيز القدرات الاتصالية وتعزيز العلاقات الإيجابية في الإعدادات الشخصية والمهنية.

مراجعة

English - العربية

محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

مادة التدريب المقدمة لتعلّم الآلة هي مصدر شامل مصمم للمدربين الراغبين في تثقيف الأفراد حول المفاهيم الأساسية لتعلّم الآلة. توفر هذه الحقيبة التدريبية للمدربين جميع الأدوات والمواد الضرورية لتقديم جلسات تدريبية جذابة وفعّالة. تشمل الحقيبة التدريبية دليلًا مفصلاً للمدرب يوضح أهداف الدورة ويقدم تعليمات خطوة بخطوة لتقديم كل وحدة. تشمل أيضًا مجموعة كاملة من شرائح بوربوينت يمكن استخدامها لتعزيز الجلسات التدريبية بشكل بصري والحفاظ على انشغال المشاركين طوال الدورة. تغطي محتوى الحقيبة التدريبية المفاهيم الرئيسية لتعلّم الآلة، بما في ذلك التعلّم الموجّه والتعلّم غير الموجّه، والانحدار، والتصنيف، والتجميع، والشبكات العصبية. صممت كل وحدة للبناء على الوحدة السابقة، مما يضمن فهمًا شاملاً للموضوع. تشمل الحقيبة التدريبية أيضًا تمارين عملية ودراسات حالة، مما يتيح للمشاركين تطبيق معرفتهم الجديدة على سيناريوهات حقيقية. من خلال إضافة أنشطة عملية، يمكن للمدربين تعزيز تجربة التعلم وتعزيز المفاهيم المطروحة في الدورة. بالإضافة إلى ذلك، تتضمن مادة التدريب المقدمة لتعلّم الآلة مجموعة شاملة من المواد الملحقة المقدمة للمشاركين، والتي تعد مصدرًا قيمًا يمكن للحاضرين الرجوع إليه بعد اكتمال التدريب. تتضمن هذه المواد الملحقة ملاحظات مفصلة وأمثلة وموارد إضافية لمزيد من التعلّم. سيكون لدى المدربين الذين يستخدمون مادة التدريب المقدمة لتعلّم الآلة كل ما يحتاجونه لتقديم جلسة تدريبية عالية الجودة وتزويد المشاركين بالمعرفة والمهارات اللازمة للشروع في رحلة ناجحة في تعلّم الآلة.
مقدمة للتعلم الآلي
تعريف وشرح للتعلم الآلي
أهمية وتطبيق التعلم الآلي في مختلف الصناعات
نظرة عامة على أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي
التعلم المراقب:
شرح للتعلم الإشرافي ومفاهيمه الأساسية
أمثلة على خوارزميات التعلم القائم على الإشراف (على سبيل المثال، الانحدار الخطي، الأشجار القرارية)
مناقشة عن عملية تدريب وتقييم نموذج التعلم الإشرافي.
التعلم بدون مشرف:
شرح التعلم غير المشرف ومفاهيمه الرئيسية
أمثلة على خوارزميات التعلم غير المشرفة (على سبيل المثال، التجميع، تقليل الأبعاد)
النقاش حول التحديات والفوائد للتعلم غير المراقب
تعلم التعزيز:
مقدمة لتعلم التعزيز ومفاهيمه الرئيسية
أمثلة لخوارزميات التعلم التعزيزي (مثل Q-learning)
مناقشة حول تطبيق تعلم التعزيز في سيناريوهات العالم الحقيقي
الشبكات العصبية والتعلم العميق
نظرة عامة على الشبكات العصبية وهيكلها
مقدمة حول التعلم العميق وتطبيقاته
شرح للعمارات الشائعة في التعلم العميق مثل الشبكات العصبية التكاثرية والشبكات العصبية التسلسلية.
تقييم وتحقق النموذج
أهمية تقييم النموذج وتحققه في التعلم الآلي
نظرة عامة على مقاييس التقييم الشائعة المستخدمة (مثل الدقة والتحديد والاستدعاء)
مناقشة حول تقنيات التحقق المتقاطعة ومفهوم التوازن بين الانحياز والتباين
تطوير الميزات والاختيار
تفسير التطوير المميز للميزات ودوره في تحسين أداء النموذج
تقنيات اختيار الميزات (مثل المعلومات المتبادلة، التقليل التكراري للميزات)
مناقشة حول تأثير تقنيات هندسة الميزات والتحديد على دقة النموذج
تنظيم المعلمات الفائضة
مقدمة للمعلمات الفائقة وتأثيرها على أداء النموذج
تقنيات لضبط الأجزاء الفائضة (على سبيل المثال، بحث الشبكة، بحث عشوائي)
أهمية التقييم المتقاطع لضبط المحددات
نشر النموذج ومتابعته:
نظرة عامة على عملية نشر نموذج التعلم الآلي في الإنتاج
مقدمة لمراقبة وصيانة النماذج بمجرد نشرها
مناقشة حول التحديات وأفضل الممارسات في إطلاق ومراقبة النماذج

™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 التعلم الآلي؟
التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين الحواسيب من التعلم واتخاذ القرارات دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح. يتضمن تدريب الخوارزميات على مجموعات بيانات كبيرة لتحديد الأنماط وإجراء التوقعات أو اتخاذ القرارات.
التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين الحواسيب من التعلم واتخاذ القرارات دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح. يتضمن تدريب الخوارزميات على مجموعات بيانات كبيرة لتحديد الأنماط وإجراء التوقعات أو اتخاذ القرارات.
لماذا تعتبر آلة التعلم مهمة؟
أصبح التعلم الآلي ضروريًا في مجالات مختلفة حيث يساعد في كشف الأنماط والتحليلات المخفية، وإجراء توقعات دقيقة، وتأتيم العمليات، وتحسين صنع القرار. وهو قيّم خاصة في مجالات مثل الرعاية الصحية، والمالية، والتسويق، وأمان المعلومات.
أصبح التعلم الآلي ضروريًا في مجالات مختلفة حيث يساعد في كشف الأنماط والتحليلات المخفية، وإجراء توقعات دقيقة، وتأتيم العمليات، وتحسين صنع القرار. وهو قيّم خاصة في مجالات مثل الرعاية الصحية، والمالية، والتسويق، وأمان المعلومات.
ما هي أنواع التعلم الآلي المختلفة؟
هناك ثلاثة أنواع رئيسية لتعلم الآلة: التعلم التوجيهي، التعلم غير التوجيهي، والتعلم بالتعزيز. التعلم التوجيهي يتضمن تدريب خوارزميات باستخدام بيانات معلمة، التعلم غير التوجيهي يتعامل مع بيانات غير معلمة لاكتشاف الأنماط المتعلقة بها، والتعلم بالتعزيز يركز على تدريب العملاء لاتخاذ قرارات بناءً على المكافآت والعقوبات.
هناك ثلاثة أنواع رئيسية لتعلم الآلة: التعلم التوجيهي، التعلم غير التوجيهي، والتعلم بالتعزيز. التعلم التوجيهي يتضمن تدريب خوارزميات باستخدام بيانات معلمة، التعلم غير التوجيهي يتعامل مع بيانات غير معلمة لاكتشاف الأنماط المتعلقة بها، والتعلم بالتعزيز يركز على تدريب العملاء لاتخاذ قرارات بناءً على المكافآت والعقوبات.
كيف يمكن تقييم خوارزميات التعلم الآلي؟
يمكن تقييم خوارزميات التعلم الآلي باستخدام مقاييس مختلفة ، مثل الدقة والدقة والاسترجاع ونقاط الأف F1 والمنطقة تحت المنحنى (AUC). تساعد هذه المقاييس على قياس أداء وفاعلية الخوارزميات في إجراء توقعات دقيقة أو تصنيف البيانات.
يمكن تقييم خوارزميات التعلم الآلي باستخدام مقاييس مختلفة ، مثل الدقة والدقة والاسترجاع ونقاط الأف F1 والمنطقة تحت المنحنى (AUC). تساعد هذه المقاييس على قياس أداء وفاعلية الخوارزميات في إجراء توقعات دقيقة أو تصنيف البيانات.
ما هي بعض خوارزميات التعلم الآلي الشائعة؟
هناك العديد من خوارزميات التعلم الآلي المستخدمة بشكل شائع، بما في ذلك الانحدار الخطي، الانحدار التوقعي، أشجار القرار، الغابات العشوائية، آلات الدعم بالفضاء (SVM)، الجيرسيين المجاورة الأقرب (KNN)، بايز الساذجة، والشبكات العصبونية. لكل خوارزمية قواها وضعفها وهي مناسبة لأنواع مختلفة من المشاكل.
هناك العديد من خوارزميات التعلم الآلي المستخدمة بشكل شائع، بما في ذلك الانحدار الخطي، الانحدار التوقعي، أشجار القرار، الغابات العشوائية، آلات الدعم بالفضاء (SVM)، الجيرسيين المجاورة الأقرب (KNN)، بايز الساذجة، والشبكات العصبونية. لكل خوارزمية قواها وضعفها وهي مناسبة لأنواع مختلفة من المشاكل.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة مقدمة لتعلم الآلة”

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

مادة التدريب المقدمة لتعلّم الآلة هي مصدر شامل مصمم للمدربين الراغبين في تثقيف الأفراد حول المفاهيم الأساسية لتعلّم الآلة. توفر هذه الحقيبة التدريبية للمدربين جميع الأدوات والمواد الضرورية لتقديم جلسات تدريبية جذابة وفعّالة. تشمل الحقيبة التدريبية دليلًا مفصلاً للمدرب يوضح أهداف الدورة ويقدم تعليمات خطوة بخطوة لتقديم كل وحدة. تشمل أيضًا مجموعة كاملة من شرائح بوربوينت يمكن استخدامها لتعزيز الجلسات التدريبية بشكل بصري والحفاظ على انشغال المشاركين طوال الدورة. تغطي محتوى الحقيبة التدريبية المفاهيم الرئيسية لتعلّم الآلة، بما في ذلك التعلّم الموجّه والتعلّم غير الموجّه، والانحدار، والتصنيف، والتجميع، والشبكات العصبية. صممت كل وحدة للبناء على الوحدة السابقة، مما يضمن فهمًا شاملاً للموضوع. تشمل الحقيبة التدريبية أيضًا تمارين عملية ودراسات حالة، مما يتيح للمشاركين تطبيق معرفتهم الجديدة على سيناريوهات حقيقية. من خلال إضافة أنشطة عملية، يمكن للمدربين تعزيز تجربة التعلم وتعزيز المفاهيم المطروحة في الدورة. بالإضافة إلى ذلك، تتضمن مادة التدريب المقدمة لتعلّم الآلة مجموعة شاملة من المواد الملحقة المقدمة للمشاركين، والتي تعد مصدرًا قيمًا يمكن للحاضرين الرجوع إليه بعد اكتمال التدريب. تتضمن هذه المواد الملحقة ملاحظات مفصلة وأمثلة وموارد إضافية لمزيد من التعلّم. سيكون لدى المدربين الذين يستخدمون مادة التدريب المقدمة لتعلّم الآلة كل ما يحتاجونه لتقديم جلسة تدريبية عالية الجودة وتزويد المشاركين بالمعرفة والمهارات اللازمة للشروع في رحلة ناجحة في تعلّم الآلة.
مقدمة للتعلم الآلي
تعريف وشرح للتعلم الآلي
أهمية وتطبيق التعلم الآلي في مختلف الصناعات
نظرة عامة على أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي
التعلم المراقب:
شرح للتعلم الإشرافي ومفاهيمه الأساسية
أمثلة على خوارزميات التعلم القائم على الإشراف (على سبيل المثال، الانحدار الخطي، الأشجار القرارية)
مناقشة عن عملية تدريب وتقييم نموذج التعلم الإشرافي.
التعلم بدون مشرف:
شرح التعلم غير المشرف ومفاهيمه الرئيسية
أمثلة على خوارزميات التعلم غير المشرفة (على سبيل المثال، التجميع، تقليل الأبعاد)
النقاش حول التحديات والفوائد للتعلم غير المراقب
تعلم التعزيز:
مقدمة لتعلم التعزيز ومفاهيمه الرئيسية
أمثلة لخوارزميات التعلم التعزيزي (مثل Q-learning)
مناقشة حول تطبيق تعلم التعزيز في سيناريوهات العالم الحقيقي
الشبكات العصبية والتعلم العميق
نظرة عامة على الشبكات العصبية وهيكلها
مقدمة حول التعلم العميق وتطبيقاته
شرح للعمارات الشائعة في التعلم العميق مثل الشبكات العصبية التكاثرية والشبكات العصبية التسلسلية.
تقييم وتحقق النموذج
أهمية تقييم النموذج وتحققه في التعلم الآلي
نظرة عامة على مقاييس التقييم الشائعة المستخدمة (مثل الدقة والتحديد والاستدعاء)
مناقشة حول تقنيات التحقق المتقاطعة ومفهوم التوازن بين الانحياز والتباين
تطوير الميزات والاختيار
تفسير التطوير المميز للميزات ودوره في تحسين أداء النموذج
تقنيات اختيار الميزات (مثل المعلومات المتبادلة، التقليل التكراري للميزات)
مناقشة حول تأثير تقنيات هندسة الميزات والتحديد على دقة النموذج
تنظيم المعلمات الفائضة
مقدمة للمعلمات الفائقة وتأثيرها على أداء النموذج
تقنيات لضبط الأجزاء الفائضة (على سبيل المثال، بحث الشبكة، بحث عشوائي)
أهمية التقييم المتقاطع لضبط المحددات
نشر النموذج ومتابعته:
نظرة عامة على عملية نشر نموذج التعلم الآلي في الإنتاج
مقدمة لمراقبة وصيانة النماذج بمجرد نشرها
مناقشة حول التحديات وأفضل الممارسات في إطلاق ومراقبة النماذج

™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 التعلم الآلي؟
التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين الحواسيب من التعلم واتخاذ القرارات دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح. يتضمن تدريب الخوارزميات على مجموعات بيانات كبيرة لتحديد الأنماط وإجراء التوقعات أو اتخاذ القرارات.
التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين الحواسيب من التعلم واتخاذ القرارات دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح. يتضمن تدريب الخوارزميات على مجموعات بيانات كبيرة لتحديد الأنماط وإجراء التوقعات أو اتخاذ القرارات.
لماذا تعتبر آلة التعلم مهمة؟
أصبح التعلم الآلي ضروريًا في مجالات مختلفة حيث يساعد في كشف الأنماط والتحليلات المخفية، وإجراء توقعات دقيقة، وتأتيم العمليات، وتحسين صنع القرار. وهو قيّم خاصة في مجالات مثل الرعاية الصحية، والمالية، والتسويق، وأمان المعلومات.
أصبح التعلم الآلي ضروريًا في مجالات مختلفة حيث يساعد في كشف الأنماط والتحليلات المخفية، وإجراء توقعات دقيقة، وتأتيم العمليات، وتحسين صنع القرار. وهو قيّم خاصة في مجالات مثل الرعاية الصحية، والمالية، والتسويق، وأمان المعلومات.
ما هي أنواع التعلم الآلي المختلفة؟
هناك ثلاثة أنواع رئيسية لتعلم الآلة: التعلم التوجيهي، التعلم غير التوجيهي، والتعلم بالتعزيز. التعلم التوجيهي يتضمن تدريب خوارزميات باستخدام بيانات معلمة، التعلم غير التوجيهي يتعامل مع بيانات غير معلمة لاكتشاف الأنماط المتعلقة بها، والتعلم بالتعزيز يركز على تدريب العملاء لاتخاذ قرارات بناءً على المكافآت والعقوبات.
هناك ثلاثة أنواع رئيسية لتعلم الآلة: التعلم التوجيهي، التعلم غير التوجيهي، والتعلم بالتعزيز. التعلم التوجيهي يتضمن تدريب خوارزميات باستخدام بيانات معلمة، التعلم غير التوجيهي يتعامل مع بيانات غير معلمة لاكتشاف الأنماط المتعلقة بها، والتعلم بالتعزيز يركز على تدريب العملاء لاتخاذ قرارات بناءً على المكافآت والعقوبات.
كيف يمكن تقييم خوارزميات التعلم الآلي؟
يمكن تقييم خوارزميات التعلم الآلي باستخدام مقاييس مختلفة ، مثل الدقة والدقة والاسترجاع ونقاط الأف F1 والمنطقة تحت المنحنى (AUC). تساعد هذه المقاييس على قياس أداء وفاعلية الخوارزميات في إجراء توقعات دقيقة أو تصنيف البيانات.
يمكن تقييم خوارزميات التعلم الآلي باستخدام مقاييس مختلفة ، مثل الدقة والدقة والاسترجاع ونقاط الأف F1 والمنطقة تحت المنحنى (AUC). تساعد هذه المقاييس على قياس أداء وفاعلية الخوارزميات في إجراء توقعات دقيقة أو تصنيف البيانات.
ما هي بعض خوارزميات التعلم الآلي الشائعة؟
هناك العديد من خوارزميات التعلم الآلي المستخدمة بشكل شائع، بما في ذلك الانحدار الخطي، الانحدار التوقعي، أشجار القرار، الغابات العشوائية، آلات الدعم بالفضاء (SVM)، الجيرسيين المجاورة الأقرب (KNN)، بايز الساذجة، والشبكات العصبونية. لكل خوارزمية قواها وضعفها وهي مناسبة لأنواع مختلفة من المشاكل.
هناك العديد من خوارزميات التعلم الآلي المستخدمة بشكل شائع، بما في ذلك الانحدار الخطي، الانحدار التوقعي، أشجار القرار، الغابات العشوائية، آلات الدعم بالفضاء (SVM)، الجيرسيين المجاورة الأقرب (KNN)، بايز الساذجة، والشبكات العصبونية. لكل خوارزمية قواها وضعفها وهي مناسبة لأنواع مختلفة من المشاكل.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة مقدمة لتعلم الآلة”

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

تحديث سنة 2023

حقيبة تدريبية دورة مقدمة لتعلم الآلة

هذه الحقائب التدريبية توفر إرشادات شاملة وموارد لتطوير مهارات التواصل الفعال والقدرات البينية. يغطي مواضيع مثل الاستماع الفعال، حل الصراعات، التأكيد الذاتي، والاتصال غير اللفظي. مناسبة للأفراد من جميع المستويات، تم تصميم هذه المواد لتعزيز القدرات الاتصالية وتعزيز العلاقات الإيجابية في الإعدادات الشخصية والمهنية.

مراجعة

English - العربية

محاضرات تفاعلية

مميزات الحقيبة

مذكرة المتدرب

دليل المدرب

الأنشطة

نسخة العرض

فيديوهات

الملف التعريفي

مادة التدريب المقدمة لتعلّم الآلة هي مصدر شامل مصمم للمدربين الراغبين في تثقيف الأفراد حول المفاهيم الأساسية لتعلّم الآلة. توفر هذه الحقيبة التدريبية للمدربين جميع الأدوات والمواد الضرورية لتقديم جلسات تدريبية جذابة وفعّالة. تشمل الحقيبة التدريبية دليلًا مفصلاً للمدرب يوضح أهداف الدورة ويقدم تعليمات خطوة بخطوة لتقديم كل وحدة. تشمل أيضًا مجموعة كاملة من شرائح بوربوينت يمكن استخدامها لتعزيز الجلسات التدريبية بشكل بصري والحفاظ على انشغال المشاركين طوال الدورة. تغطي محتوى الحقيبة التدريبية المفاهيم الرئيسية لتعلّم الآلة، بما في ذلك التعلّم الموجّه والتعلّم غير الموجّه، والانحدار، والتصنيف، والتجميع، والشبكات العصبية. صممت كل وحدة للبناء على الوحدة السابقة، مما يضمن فهمًا شاملاً للموضوع. تشمل الحقيبة التدريبية أيضًا تمارين عملية ودراسات حالة، مما يتيح للمشاركين تطبيق معرفتهم الجديدة على سيناريوهات حقيقية. من خلال إضافة أنشطة عملية، يمكن للمدربين تعزيز تجربة التعلم وتعزيز المفاهيم المطروحة في الدورة. بالإضافة إلى ذلك، تتضمن مادة التدريب المقدمة لتعلّم الآلة مجموعة شاملة من المواد الملحقة المقدمة للمشاركين، والتي تعد مصدرًا قيمًا يمكن للحاضرين الرجوع إليه بعد اكتمال التدريب. تتضمن هذه المواد الملحقة ملاحظات مفصلة وأمثلة وموارد إضافية لمزيد من التعلّم. سيكون لدى المدربين الذين يستخدمون مادة التدريب المقدمة لتعلّم الآلة كل ما يحتاجونه لتقديم جلسة تدريبية عالية الجودة وتزويد المشاركين بالمعرفة والمهارات اللازمة للشروع في رحلة ناجحة في تعلّم الآلة.
مقدمة للتعلم الآلي
تعريف وشرح للتعلم الآلي
أهمية وتطبيق التعلم الآلي في مختلف الصناعات
نظرة عامة على أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي
التعلم المراقب:
شرح للتعلم الإشرافي ومفاهيمه الأساسية
أمثلة على خوارزميات التعلم القائم على الإشراف (على سبيل المثال، الانحدار الخطي، الأشجار القرارية)
مناقشة عن عملية تدريب وتقييم نموذج التعلم الإشرافي.
التعلم بدون مشرف:
شرح التعلم غير المشرف ومفاهيمه الرئيسية
أمثلة على خوارزميات التعلم غير المشرفة (على سبيل المثال، التجميع، تقليل الأبعاد)
النقاش حول التحديات والفوائد للتعلم غير المراقب
تعلم التعزيز:
مقدمة لتعلم التعزيز ومفاهيمه الرئيسية
أمثلة لخوارزميات التعلم التعزيزي (مثل Q-learning)
مناقشة حول تطبيق تعلم التعزيز في سيناريوهات العالم الحقيقي
الشبكات العصبية والتعلم العميق
نظرة عامة على الشبكات العصبية وهيكلها
مقدمة حول التعلم العميق وتطبيقاته
شرح للعمارات الشائعة في التعلم العميق مثل الشبكات العصبية التكاثرية والشبكات العصبية التسلسلية.
تقييم وتحقق النموذج
أهمية تقييم النموذج وتحققه في التعلم الآلي
نظرة عامة على مقاييس التقييم الشائعة المستخدمة (مثل الدقة والتحديد والاستدعاء)
مناقشة حول تقنيات التحقق المتقاطعة ومفهوم التوازن بين الانحياز والتباين
تطوير الميزات والاختيار
تفسير التطوير المميز للميزات ودوره في تحسين أداء النموذج
تقنيات اختيار الميزات (مثل المعلومات المتبادلة، التقليل التكراري للميزات)
مناقشة حول تأثير تقنيات هندسة الميزات والتحديد على دقة النموذج
تنظيم المعلمات الفائضة
مقدمة للمعلمات الفائقة وتأثيرها على أداء النموذج
تقنيات لضبط الأجزاء الفائضة (على سبيل المثال، بحث الشبكة، بحث عشوائي)
أهمية التقييم المتقاطع لضبط المحددات
نشر النموذج ومتابعته:
نظرة عامة على عملية نشر نموذج التعلم الآلي في الإنتاج
مقدمة لمراقبة وصيانة النماذج بمجرد نشرها
مناقشة حول التحديات وأفضل الممارسات في إطلاق ومراقبة النماذج

™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 التعلم الآلي؟
التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين الحواسيب من التعلم واتخاذ القرارات دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح. يتضمن تدريب الخوارزميات على مجموعات بيانات كبيرة لتحديد الأنماط وإجراء التوقعات أو اتخاذ القرارات.
التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين الحواسيب من التعلم واتخاذ القرارات دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح. يتضمن تدريب الخوارزميات على مجموعات بيانات كبيرة لتحديد الأنماط وإجراء التوقعات أو اتخاذ القرارات.
لماذا تعتبر آلة التعلم مهمة؟
أصبح التعلم الآلي ضروريًا في مجالات مختلفة حيث يساعد في كشف الأنماط والتحليلات المخفية، وإجراء توقعات دقيقة، وتأتيم العمليات، وتحسين صنع القرار. وهو قيّم خاصة في مجالات مثل الرعاية الصحية، والمالية، والتسويق، وأمان المعلومات.
أصبح التعلم الآلي ضروريًا في مجالات مختلفة حيث يساعد في كشف الأنماط والتحليلات المخفية، وإجراء توقعات دقيقة، وتأتيم العمليات، وتحسين صنع القرار. وهو قيّم خاصة في مجالات مثل الرعاية الصحية، والمالية، والتسويق، وأمان المعلومات.
ما هي أنواع التعلم الآلي المختلفة؟
هناك ثلاثة أنواع رئيسية لتعلم الآلة: التعلم التوجيهي، التعلم غير التوجيهي، والتعلم بالتعزيز. التعلم التوجيهي يتضمن تدريب خوارزميات باستخدام بيانات معلمة، التعلم غير التوجيهي يتعامل مع بيانات غير معلمة لاكتشاف الأنماط المتعلقة بها، والتعلم بالتعزيز يركز على تدريب العملاء لاتخاذ قرارات بناءً على المكافآت والعقوبات.
هناك ثلاثة أنواع رئيسية لتعلم الآلة: التعلم التوجيهي، التعلم غير التوجيهي، والتعلم بالتعزيز. التعلم التوجيهي يتضمن تدريب خوارزميات باستخدام بيانات معلمة، التعلم غير التوجيهي يتعامل مع بيانات غير معلمة لاكتشاف الأنماط المتعلقة بها، والتعلم بالتعزيز يركز على تدريب العملاء لاتخاذ قرارات بناءً على المكافآت والعقوبات.
كيف يمكن تقييم خوارزميات التعلم الآلي؟
يمكن تقييم خوارزميات التعلم الآلي باستخدام مقاييس مختلفة ، مثل الدقة والدقة والاسترجاع ونقاط الأف F1 والمنطقة تحت المنحنى (AUC). تساعد هذه المقاييس على قياس أداء وفاعلية الخوارزميات في إجراء توقعات دقيقة أو تصنيف البيانات.
يمكن تقييم خوارزميات التعلم الآلي باستخدام مقاييس مختلفة ، مثل الدقة والدقة والاسترجاع ونقاط الأف F1 والمنطقة تحت المنحنى (AUC). تساعد هذه المقاييس على قياس أداء وفاعلية الخوارزميات في إجراء توقعات دقيقة أو تصنيف البيانات.
ما هي بعض خوارزميات التعلم الآلي الشائعة؟
هناك العديد من خوارزميات التعلم الآلي المستخدمة بشكل شائع، بما في ذلك الانحدار الخطي، الانحدار التوقعي، أشجار القرار، الغابات العشوائية، آلات الدعم بالفضاء (SVM)، الجيرسيين المجاورة الأقرب (KNN)، بايز الساذجة، والشبكات العصبونية. لكل خوارزمية قواها وضعفها وهي مناسبة لأنواع مختلفة من المشاكل.
هناك العديد من خوارزميات التعلم الآلي المستخدمة بشكل شائع، بما في ذلك الانحدار الخطي، الانحدار التوقعي، أشجار القرار، الغابات العشوائية، آلات الدعم بالفضاء (SVM)، الجيرسيين المجاورة الأقرب (KNN)، بايز الساذجة، والشبكات العصبونية. لكل خوارزمية قواها وضعفها وهي مناسبة لأنواع مختلفة من المشاكل.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة مقدمة لتعلم الآلة”

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

مادة التدريب المقدمة لتعلّم الآلة هي مصدر شامل مصمم للمدربين الراغبين في تثقيف الأفراد حول المفاهيم الأساسية لتعلّم الآلة. توفر هذه الحقيبة التدريبية للمدربين جميع الأدوات والمواد الضرورية لتقديم جلسات تدريبية جذابة وفعّالة. تشمل الحقيبة التدريبية دليلًا مفصلاً للمدرب يوضح أهداف الدورة ويقدم تعليمات خطوة بخطوة لتقديم كل وحدة. تشمل أيضًا مجموعة كاملة من شرائح بوربوينت يمكن استخدامها لتعزيز الجلسات التدريبية بشكل بصري والحفاظ على انشغال المشاركين طوال الدورة. تغطي محتوى الحقيبة التدريبية المفاهيم الرئيسية لتعلّم الآلة، بما في ذلك التعلّم الموجّه والتعلّم غير الموجّه، والانحدار، والتصنيف، والتجميع، والشبكات العصبية. صممت كل وحدة للبناء على الوحدة السابقة، مما يضمن فهمًا شاملاً للموضوع. تشمل الحقيبة التدريبية أيضًا تمارين عملية ودراسات حالة، مما يتيح للمشاركين تطبيق معرفتهم الجديدة على سيناريوهات حقيقية. من خلال إضافة أنشطة عملية، يمكن للمدربين تعزيز تجربة التعلم وتعزيز المفاهيم المطروحة في الدورة. بالإضافة إلى ذلك، تتضمن مادة التدريب المقدمة لتعلّم الآلة مجموعة شاملة من المواد الملحقة المقدمة للمشاركين، والتي تعد مصدرًا قيمًا يمكن للحاضرين الرجوع إليه بعد اكتمال التدريب. تتضمن هذه المواد الملحقة ملاحظات مفصلة وأمثلة وموارد إضافية لمزيد من التعلّم. سيكون لدى المدربين الذين يستخدمون مادة التدريب المقدمة لتعلّم الآلة كل ما يحتاجونه لتقديم جلسة تدريبية عالية الجودة وتزويد المشاركين بالمعرفة والمهارات اللازمة للشروع في رحلة ناجحة في تعلّم الآلة.
مقدمة للتعلم الآلي
تعريف وشرح للتعلم الآلي
أهمية وتطبيق التعلم الآلي في مختلف الصناعات
نظرة عامة على أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي
التعلم المراقب:
شرح للتعلم الإشرافي ومفاهيمه الأساسية
أمثلة على خوارزميات التعلم القائم على الإشراف (على سبيل المثال، الانحدار الخطي، الأشجار القرارية)
مناقشة عن عملية تدريب وتقييم نموذج التعلم الإشرافي.
التعلم بدون مشرف:
شرح التعلم غير المشرف ومفاهيمه الرئيسية
أمثلة على خوارزميات التعلم غير المشرفة (على سبيل المثال، التجميع، تقليل الأبعاد)
النقاش حول التحديات والفوائد للتعلم غير المراقب
تعلم التعزيز:
مقدمة لتعلم التعزيز ومفاهيمه الرئيسية
أمثلة لخوارزميات التعلم التعزيزي (مثل Q-learning)
مناقشة حول تطبيق تعلم التعزيز في سيناريوهات العالم الحقيقي
الشبكات العصبية والتعلم العميق
نظرة عامة على الشبكات العصبية وهيكلها
مقدمة حول التعلم العميق وتطبيقاته
شرح للعمارات الشائعة في التعلم العميق مثل الشبكات العصبية التكاثرية والشبكات العصبية التسلسلية.
تقييم وتحقق النموذج
أهمية تقييم النموذج وتحققه في التعلم الآلي
نظرة عامة على مقاييس التقييم الشائعة المستخدمة (مثل الدقة والتحديد والاستدعاء)
مناقشة حول تقنيات التحقق المتقاطعة ومفهوم التوازن بين الانحياز والتباين
تطوير الميزات والاختيار
تفسير التطوير المميز للميزات ودوره في تحسين أداء النموذج
تقنيات اختيار الميزات (مثل المعلومات المتبادلة، التقليل التكراري للميزات)
مناقشة حول تأثير تقنيات هندسة الميزات والتحديد على دقة النموذج
تنظيم المعلمات الفائضة
مقدمة للمعلمات الفائقة وتأثيرها على أداء النموذج
تقنيات لضبط الأجزاء الفائضة (على سبيل المثال، بحث الشبكة، بحث عشوائي)
أهمية التقييم المتقاطع لضبط المحددات
نشر النموذج ومتابعته:
نظرة عامة على عملية نشر نموذج التعلم الآلي في الإنتاج
مقدمة لمراقبة وصيانة النماذج بمجرد نشرها
مناقشة حول التحديات وأفضل الممارسات في إطلاق ومراقبة النماذج

™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 التعلم الآلي؟
التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين الحواسيب من التعلم واتخاذ القرارات دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح. يتضمن تدريب الخوارزميات على مجموعات بيانات كبيرة لتحديد الأنماط وإجراء التوقعات أو اتخاذ القرارات.
التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين الحواسيب من التعلم واتخاذ القرارات دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح. يتضمن تدريب الخوارزميات على مجموعات بيانات كبيرة لتحديد الأنماط وإجراء التوقعات أو اتخاذ القرارات.
لماذا تعتبر آلة التعلم مهمة؟
أصبح التعلم الآلي ضروريًا في مجالات مختلفة حيث يساعد في كشف الأنماط والتحليلات المخفية، وإجراء توقعات دقيقة، وتأتيم العمليات، وتحسين صنع القرار. وهو قيّم خاصة في مجالات مثل الرعاية الصحية، والمالية، والتسويق، وأمان المعلومات.
أصبح التعلم الآلي ضروريًا في مجالات مختلفة حيث يساعد في كشف الأنماط والتحليلات المخفية، وإجراء توقعات دقيقة، وتأتيم العمليات، وتحسين صنع القرار. وهو قيّم خاصة في مجالات مثل الرعاية الصحية، والمالية، والتسويق، وأمان المعلومات.
ما هي أنواع التعلم الآلي المختلفة؟
هناك ثلاثة أنواع رئيسية لتعلم الآلة: التعلم التوجيهي، التعلم غير التوجيهي، والتعلم بالتعزيز. التعلم التوجيهي يتضمن تدريب خوارزميات باستخدام بيانات معلمة، التعلم غير التوجيهي يتعامل مع بيانات غير معلمة لاكتشاف الأنماط المتعلقة بها، والتعلم بالتعزيز يركز على تدريب العملاء لاتخاذ قرارات بناءً على المكافآت والعقوبات.
هناك ثلاثة أنواع رئيسية لتعلم الآلة: التعلم التوجيهي، التعلم غير التوجيهي، والتعلم بالتعزيز. التعلم التوجيهي يتضمن تدريب خوارزميات باستخدام بيانات معلمة، التعلم غير التوجيهي يتعامل مع بيانات غير معلمة لاكتشاف الأنماط المتعلقة بها، والتعلم بالتعزيز يركز على تدريب العملاء لاتخاذ قرارات بناءً على المكافآت والعقوبات.
كيف يمكن تقييم خوارزميات التعلم الآلي؟
يمكن تقييم خوارزميات التعلم الآلي باستخدام مقاييس مختلفة ، مثل الدقة والدقة والاسترجاع ونقاط الأف F1 والمنطقة تحت المنحنى (AUC). تساعد هذه المقاييس على قياس أداء وفاعلية الخوارزميات في إجراء توقعات دقيقة أو تصنيف البيانات.
يمكن تقييم خوارزميات التعلم الآلي باستخدام مقاييس مختلفة ، مثل الدقة والدقة والاسترجاع ونقاط الأف F1 والمنطقة تحت المنحنى (AUC). تساعد هذه المقاييس على قياس أداء وفاعلية الخوارزميات في إجراء توقعات دقيقة أو تصنيف البيانات.
ما هي بعض خوارزميات التعلم الآلي الشائعة؟
هناك العديد من خوارزميات التعلم الآلي المستخدمة بشكل شائع، بما في ذلك الانحدار الخطي، الانحدار التوقعي، أشجار القرار، الغابات العشوائية، آلات الدعم بالفضاء (SVM)، الجيرسيين المجاورة الأقرب (KNN)، بايز الساذجة، والشبكات العصبونية. لكل خوارزمية قواها وضعفها وهي مناسبة لأنواع مختلفة من المشاكل.
هناك العديد من خوارزميات التعلم الآلي المستخدمة بشكل شائع، بما في ذلك الانحدار الخطي، الانحدار التوقعي، أشجار القرار، الغابات العشوائية، آلات الدعم بالفضاء (SVM)، الجيرسيين المجاورة الأقرب (KNN)، بايز الساذجة، والشبكات العصبونية. لكل خوارزمية قواها وضعفها وهي مناسبة لأنواع مختلفة من المشاكل.

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “حقيبة تدريبية دورة مقدمة لتعلم الآلة”

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

منتجات ذات صلة

حقيبة تدريبية : دورة تعلم بإحتراف حملات البريد الإلكتروني ميل شيمب – Mailchimp

حقيبة تدريبية : دورة تحليل التسويق الالكتروني

حقيبة تدريبية : دورة اساسيات التسويق عن طريق الأنترنت

هذه الحقائب التدريبية توفر إرشادات شاملة وموارد لتطوير مهارات التواصل الفعال والقدرات البينية. يغطي مواضيع مثل الاستماع الفعال، حل الصراعات، التأكيد الذاتي، والاتصال غير اللفظي. مناسبة للأفراد من جميع المستويات، تم تصميم هذه المواد لتعزيز القدرات الاتصالية وتعزيز العلاقات الإيجابية في الإعدادات الشخصية والمهنية.

هذه الحقائب التدريبية توفر إرشادات شاملة وموارد لتطوير مهارات التواصل الفعال والقدرات البينية. يغطي مواضيع مثل الاستماع الفعال، حل الصراعات، التأكيد الذاتي، والاتصال غير اللفظي. مناسبة للأفراد من جميع المستويات، تم تصميم هذه المواد لتعزيز القدرات الاتصالية وتعزيز العلاقات الإيجابية في الإعدادات الشخصية والمهنية.

حقيبة تدريبية دورة مقدمة لتعلم الآلة