Machine Learning بالتطبيق

متوسط 📊 الذكاء الاصطناعي 10 درس · 8 ساعات

تعلّم خوارزميات Machine Learning الأساسية وطبّقها على مشاريع Python حقيقية. يتطلب معرفة أساسية بـ Python.

عن هذه الدورة

تعلّم خوارزميات Machine Learning الأساسية وطبّقها على مشاريع Python حقيقية باستخدام Scikit-learn.

ماذا ستتعلم؟

  • مفهوم التعلم الآلي والفرق بين أنواعه
  • خوارزمية Linear Regression و Logistic Regression
  • Decision Trees و Random Forest
  • تقييم النماذج ومقاييس الأداء
  • مشاريع تطبيقية كاملة

منهج الدورة

الوحدة 1: أساسيات ML

  • درس 1: ما هو Machine Learning؟ — 20 دقيقة
  • درس 2: Supervised vs Unsupervised Learning — 25 دقيقة
  • درس 3: تحضير البيانات Data Preprocessing — 35 دقيقة

الوحدة 2: الخوارزميات الأساسية

  • درس 4: Linear Regression — 40 دقيقة
  • درس 5: Logistic Regression — 40 دقيقة
  • درس 6: Decision Trees — 35 دقيقة
  • درس 7: Random Forest — 35 دقيقة
  • درس 8: K-Nearest Neighbors — 30 دقيقة

الوحدة 3: مشاريع

  • درس 9: مشروع التنبؤ بأسعار المنازل — 60 دقيقة
  • درس 10: مشروع تصنيف البريد الإلكتروني — 55 دقيقة
دورات ذات صلة
قد يعجبك أيضاً
💭
Natural Language Processing — معالجة اللغات الطبيعية

تعلّم معالجة اللغات الطبيعية NLP. ابنِ تطبيقات تفهم النص العربي والإنجليزي وتحلل المشاعر.

عرض الدورة ←
👁️
Computer Vision — رؤية الحاسوب بالتطبيق

تعلّم رؤية الحاسوب باستخدام OpenCV و YOLO. ابنِ تطبيقات تتعرف على الوجوه والأشياء في الصور…

عرض الدورة ←
📈
تحليل البيانات مع Python — NumPy و Pandas

احترف تحليل البيانات مع NumPy و Pandas و Matplotlib. تعلّم كيف تستخرج رؤى قيّمة من…

عرض الدورة ←