تعلم الآلة وبناء النماذج
من: 27 ديسمبر 2020 (مادة مستمرة) (؟)
تهدف هذه الوحدة إلى تقديم أبرز مفاهيم تعلم الآلة للطالب من خلال فهم الفرق بين التصنيف والانحدار. كما يتعرف الطالب في هذه الوحدة على أساسيات أهم النماذج الخطية وهو الانحدار الخطي وكيفية بناء نماذج الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي بطريقة برمجية باستخدام مكتبة سايكت-ليرن.
للاشتراك في البرنامج: تفضل بالدخول لرابط معسكر علم البيانات الاحترافي من هنا
عن المحاضر
مدرب ومطور المحتوى
طالب دكتوراه في علم النفس والأعصاب في City University of New York ومحاضر مادة الإحصاء في كلية بروكلن (Brooklyn College). حاصل على بكالريوس هندسة البرمجيات من جامعة الملك فهد للبترول والمعادن بمدينة الظهران، وماجستير العلوم الإدراكية والعصبية من جامعة تكساس في دالاس. مهتم في التعلم الآلي والتعلم البشري وتطبيقات الذكاء الصناعي والكتابة العلمية.
منهج الدورة
الفيديوهات المسجلة:
- لماذا تعلم الآلة؟
- الطريقة-التقليدية-وطريقة-تعلم-الآلة
- أنواع-تعلم-الآلة
- الوصفة البرمجية لكل نماذج تعلم الآلة
- تشريح مصطلحات خوارزميات تعلم الآلة
- الانحدار الخطي
- تمرين الانحدار الخطي لتوقع القيم الرقمية
- تمرين الانحدار اللوجستي لتصنيف البيانات
- المختبر الرابع
- محاضرات مساندة.
المشاريع:
- مشروع تصنيف الصور (MNIST).
مدة الدورة
أسبوعين، بمعدل ١٠~١٥ ساعة بالأسبوع
مخرجات الدورة
سيقوم الطالب في نهاية الوحدة ببناء نماذج خطية مأخوذة من بيانات حقيقية، وذلك باستخدام الأدوات المقدمة خلال الوحدة.