في هذه الدورة ، ستحصل على خبرة عملية في التعلم الآلي من سلسلة من دراسات الحالة العملية. في نهاية الدورة التدريبية الأولى ، ستكون قد درست كيفية التنبؤ بأسعار المنازل بناءً على ميزات مستوى المنزل ، وتحليل المشاعر من مراجعات المستخدمين ، واسترداد المستندات ذات الأهمية ، والتوصية بالمنتجات ، والبحث عن الصور. من خلال التدريب العملي على حالات الاستخدام هذه ، ستتمكن من تطبيق أساليب التعلم الآلي في مجموعة واسعة من المجالات. تتعامل هذه الدورة التدريبية الأولى مع طريقة التعلم الآلي على أنها صندوق أسود. باستخدام هذا التجريد ، ستركز على فهم المهام التي تهمك ، ومطابقة هذه المهام بأدوات التعلم الآلي ، وتقييم جودة المخرجات. في الدورات اللاحقة ، سوف تتعمق في مكونات هذا الصندوق الأسود من خلال فحص النماذج والخوارزميات. تشكل هذه القطع معًا خط أنابيب التعلم الآلي ، والذي ستستخدمه في تطوير التطبيقات الذكية. مخرجات التعلم: بنهاية هذه الدورة ، ستكون قادرًا على: تحديد التطبيقات المحتملة للتعلم الآلي في الممارسة. وصف الاختلافات الجوهرية في التحليلات التي تم تمكينها من خلال الانحدار والتصنيف والتكتل. حدد مهمة التعلم الآلي المناسبة لتطبيق محتمل. تطبيق الانحدار والتصنيف والتجميع والاسترجاع وأنظمة التوصية والتعلم العميق. قدم بياناتك كميزات لتكون بمثابة مدخلات لنماذج التعلم الآلي. قم بتقييم جودة النموذج من حيث مقاييس الخطأ ذات الصلة لكل مهمة. استخدم مجموعة بيانات لتلائم نموذجًا لتحليل البيانات الجديدة. أنشئ تطبيقًا شاملاً يستخدم التعلم الآلي في جوهره. طبق هذه التقنيات في بايثون.

This program will take a practical approach to share the knowledge around digital transformation that's revolutionizing multiple industries across the globe with a focus on managing changes introduced by digital transformation.

ستعلمك هذه الدورة كيفية بناء نماذج للغة الطبيعية والصوت وبيانات التسلسل الأخرى. بفضل التعلم العميق ، تعمل خوارزميات التسلسل بشكل أفضل بكثير مما كانت عليه قبل عامين فقط ، وهذا يتيح العديد من التطبيقات المثيرة في التعرف على الكلام ، وتركيب الموسيقى ، وروبوتات الدردشة ، والترجمة الآلية ، وفهم اللغة الطبيعية ، والعديد من التطبيقات الأخرى. سوف تفهم كيفية بناء وتدريب الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) والمتغيرات شائعة الاستخدام مثل GRUs و LSTM. أن تكون قادرًا على تطبيق نماذج التسلسل على مشاكل اللغة الطبيعية ، بما في ذلك تركيب النص. تكون قادرًا على تطبيق نماذج التسلسل على التطبيقات الصوتية ، بما في ذلك التعرف على الكلام وتوليف الموسيقى. هذه هي الدورة الخامسة والأخيرة من تخصص التعلم العميق. تشارك ndeeplearning.ai أيضًا مع معهد NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) في الدورة 5 ، نماذج التسلسل ، لتوفير مهمة البرمجة حول الترجمة الآلية مع التعلم العميق. ستتاح لك الفرصة لبناء مشروع تعلم عميق بمحتوى متطور وذو صلة بالصناعة.

في هذه الدورة التدريبية ، سوف تكتشف ماهية البيانات وتفكر في الأسئلة التي لديك والتي يمكن الإجابة عنها من خلال البيانات - حتى لو لم تفكر مطلقًا في البيانات من قبل. بناءً على البيانات الموجودة ، ستتعلم كيفية تطوير سؤال بحث ووصف المتغيرات وعلاقاتها وحساب الإحصائيات الأساسية وتقديم نتائجك بوضوح. بحلول نهاية الدورة ، ستكون قادرًا على استخدام أدوات تحليل البيانات القوية - إما SAS أو Python - لإدارة وتصور بياناتك ، بما في ذلك كيفية التعامل مع البيانات المفقودة ، والمجموعات المتغيرة ، والرسوم البيانية. خلال الدورة التدريبية ، ستشارك تقدمك مع الآخرين للحصول على تعليقات قيمة ، بينما تتعلم أيضًا كيف يستخدم أقرانك البيانات للإجابة على أسئلتهم.

يعمل هذا التخصص "إحصائيات وتحليل الأعمال" على تعزيز معرفتك بإحصاءات الأعمال من خلال تعريفك بفترات الثقة واختبار الفرضيات. نفهم أولاً هذه الأدوات من الناحية المفاهيمية وتطبيقات الأعمال الخاصة بها. ثم نقوم بعد ذلك بتقديم حسابات مختلفة لبناء فترات الثقة وإجراء أنواع مختلفة من اختبارات الفرضيات.

في هذه الدورة سوف تتعرف على أدوات وممارسات تطوير اللعبة. ستبدأ في تطوير ألعاب الفيديو الخاصة بك باستخدام أدوات تطوير الألعاب القياسية في الصناعة، بما في ذلك محرك الألعاب Unity3D و C #. في نهاية الدورة التدريبية، ستكون قد أكملت ثلاثة مشاريع عملية وستكون قادرًا على الاستفادة من مجموعة من تقنيات تطوير الألعاب لإنشاء الألعاب الأساسية الخاصة بك.