التعلم الآلي

كود الحقيبة: SCSAI1139021

حقيبة تدريبية متكاملة في التعلم الآلي Machine Learning للمبتدئين، تتناول مفهوم تعلم الآلة، أنواعه وخوارزمياته، تطبيقاته وعلاقته بمجالات الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى خطوات بناء نماذج التعلم الآلي وأبرز التحديات التي تواجه تطبيقاته. تشمل الحقيبة عرض PowerPoint، دليل المدرب، دليل المتدرب، أنشطة تدريبية، خرائط ذهنية، صورًا وفيديوهات ومراجع.

مدة البرنامج التدريبي التعلم الآلي

عدد الأيام: 3 أيام تدريبية.

عدد الساعات اليومية: 3 ساعات تدريبية.

إجمالي الساعات: 9 ساعات تدريبية.

الفئة المستهدفة

صُممت هذه الدورة التدريبية لتناسب:

المبتدئين في مجال الذكاء الاصطناعي.

المهتمين بتعلم الآلة Machine Learning.

المهتمين بمجال الذكاء الاصطناعي.

الطلاب والباحثين الراغبين في التعرف على أساسيات التعلم الآلي.

الراغبين في اكتساب معرفة أولية بمجال خوارزميات تعلم الآلة.

المهتمين بتطبيقات الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات

نبذة عن دورة التعلم الآلي

تتناول دورة التعلم الآلي Machine Learning المفاهيم الأساسية التي يحتاجها المبتدئ لفهم هذا المجال، بدءًا من تعريف التعلم الآلي ومفهوم خوارزميات التعلم، مرورًا بأنواع التعلم الآلي وتطبيقاته وعلاقته بالمجالات التقنية الأخرى، وصولًا إلى خطوات عملية تعلم الآلة وأبرز التحديات التي تواجه تطوير واستخدام نماذجه.

وتقدم الحقيبة التدريبية المحتوى بصورة منظمة تجمع بين المحتوى النظري والأنشطة التدريبية والوسائل البصرية؛ بما يساعد على تبسيط المفاهيم الأساسية وتعزيز استيعاب المتدرب.

أهداف البرنامج التدريبي

التعرف على مفهوم التعلم الآلي Machine Learning.

فهم أساسيات خوارزميات التعلم.

التعرف على أنواع خوارزميات التعلم الآلي.

التمييز بين أنواع التعلم الآلي المختلفة.

فهم العلاقة بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات والمجالات ذات الصلة.

التعرف على أهم تطبيقات التعلم الآلي في المجالات المختلفة.

فهم الخطوات الأساسية لعملية تعلم الآلة.

التعرف على مراحل إعداد البيانات وبناء نموذج التعلم الآلي.

اكتشاف أبرز التحديات التي تواجه تطبيقات التعلم الآلي.

تكوين أساس معرفي يساعد على التوسع في دراسة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

محاور دورة التعلم الآلي

الوحدة التدريبية الأولى: ماهية التعلم الآلي

مفهوم التعلم الآلي.

تعريف Machine Learning.

أهمية التعلم الآلي.

أهداف التعلم الآلي.

خصائص التعلم الآلي.

أنواع خوارزميات التعلم.

الفرق بين التعلم الآلي والبرمجة التقليدية.

العلاقة بين البيانات والتعلم الآلي.

الوحدة التدريبية الثانية: تطبيقات وأنواع التعلم الآلي

تطبيقات التعلم الآلي.

استخدامات Machine Learning في الحياة العملية.

العلاقة بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

العلاقة بين التعلم الآلي وعلوم البيانات.

العلاقة بين التعلم الآلي والتعلم العميق.

أنواع التعلم الآلي.

التعلم الخاضع للإشراف Supervised Learning.

التعلم غير الخاضع للإشراف Unsupervised Learning.

التعلم بالتعزيز Reinforcement Learning.

أمثلة على تطبيقات أنواع التعلم الآلي.

الوحدة التدريبية الثالثة: عملية تعلم الآلة وأبرز التحديات

مفهوم عملية تعلم الآلة.

مراحل عملية تعلم الآلة.

جمع البيانات وإعدادها.

معالجة البيانات وتنظيفها.

اختيار الخصائص المناسبة.

اختيار الخوارزمية.

تدريب النموذج.

اختبار النموذج وتقييمه.

تحسين أداء النموذج.

أبرز التحديات التي تواجه تعلم الآلة.

جودة البيانات.

التحيز في البيانات والنماذج.

مشكلة الإفراط في الملاءمة Overfitting.

صعوبة تفسير بعض النماذج.

متطلبات البيانات والموارد الحاسوبية.

الخصوصية وأمن البيانات.

محتويات الحقيبة التدريبية

البوربوينت 92

دليل المدرب 81

دليل المتدرب 71

الملف التعريفي 4

حقيبة الأنشطة 6

خرائط ذهنية 1

صور 33

الفيديوهات 6

المراجع 5

استمارة بيانات متدرب 3

بروشور 1

محتويات الحقيبة 12

نموذج الحقيبة التدريبية

كرماُ الضغط هنا للإطلاع على نموذج الحقيبة التدريبية