Requirements
اللغة الأنجليزية
لغة البرمجة بايثون (Python)
أساسيات الجبر الخطي والمصفوفات
أساسيات الأحصاء
اساسيات التفاضل والتكامل
Algorithms and data structures
****…………..Intermediate statistical knowledge:
Populations, samples
Mean, median, mode
Standard error
Variation, standard deviations
Normal distribution
Precision and accuracy
Hypothesis testing
Problem solving
Confidence Interval, P-values, T-test, Statistical Significance
Intermediate calculus and linear algebra mastery:
Derivatives
Integrals
Series expansions
Matrix operations through eigenvectors and eigenvalues
Description
الجزء – 1
Numpy و Pandas معالجة البيانات و :
Advanced Numpy
Advanced Pandas
Data Preprocessing
الجزء – 2
Regression:
Simple Linear Regression
Multiple Linear Regression Intuition
Polynomial Regression
Support Vector Regression (SVR)
Decision Tree Regression,
Random Forest Regression
الجزء – 3
Classification :
الانحدار اللوجستي
K-NN
SVM
Kernel SVM
Naive Bayes
Decision Tree Classification
Random Forest Classification
الجزء – 4
Clustering :
K-Means
Hierarchical Clustering
الجزء – 5
Association Rule Learning::
Apriori
Eclat
الجزء – 6
Reinforcement Learning :
Upper Confidence Bound
Thompson Sampling
الجزء – 7
Natural Language Processing (NLP) :
Bag-of-words model
algorithms for NLP
الجزء – 8
Deep Learning :
الشبكات العصبية الاصطناعية، الشبكات العصبية التلافيفية
(Deep Learning: Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks)
الجزء – 9
Dimensionality Reduction :
PCA
Kernel PCA
LDA
الجزء – 10
Model Selection & Boosting :
k-fold Cross Validation
Parameter Tuning,
Grid Search
XGBoost
فضلا على ذلك، فإن الدورة مليئة بالتمارين العملية التي تستند إلى أمثلة واقعية. لذا لن تتعلم النظرية فحسب، بل ستحصل أيضًا على بعض التدريب العملي و تتعلم كيفية بناء النماذج الخاصة بك.
أيضا ستشتمل هذه الدورة التدريبية على قوالب بالبايثون و التي يمكنك تنزيلها واستخدامها في مشروعاتك الخاصة.
سيكون لديك فهم أساسي للعديد من نماذج تعلم الألة
عمل تحليل قوي وتوقعات دقيقة للبيانات
Reinforcement Learning و NPL و ال Deep Learning التعامل مع موضوعات محددة مثل
Dimensionality Reduction التعامل مع التقنيات المتقدمة مثل
سوف تتعلم كيف تختار النموذج الصحيح والمناسب لكل نوع من أنواع تعليم الألة لكافة المشاكل المختلفة او متطلبات عملك
قم ببناء مزيج من عدة نماذج مختلفة لتعليم الألة بالتعلم كيفية دمجها معا لحل المشاكل الصعبة
Who this course is for:
الأشخاص المهتمة بتعليم ألة والذكاء الاصطتناعي
من عندهم خبره سابقة في تعلم أله ويريدون التعمق فيها
خريجي الجامعات او حتى طلاب الثانوي ويريدون العمل بتعليم الألة او مجال الذكاء الأصطتناعي
محللي البيانات والمحاسبين المالييين
الأشخاص الذين يريدون الترقي في العمل وزيادة قيمة مضافة للشركة التي يعمل بها
Get this Deal
[100% Discount]
تخفيظات,كوبونات,كوبون,عروض,كوبون كل يوم