الإحصاء لعلم البيانات، والتعلم الآلي باستخدام scikit-learn، وتقييم النماذج، ومدخل إلى التعلم العميق، ثم نماذج اللغة الكبيرة وواجهات الذكاء الاصطناعي وتطبيقات RAG والوكلاء.
الفئة المستهدفة : المهندسون ومهنيو البيانات والمطورون والطلبة المتقدمون.
دورات هذا المجال قيد الإعداد: لم تُبرمج أي جلسة بعد. يمكنك طلب إعلامك بكل دورة على حدة.
12 دورة معروضة
الاحتمالات والاستدلال والاختبارات والانحدار: الأسس الإحصائية للتعلم الآلي.
التعلم الموجَّه وغير الموجَّه والإفراط في التخصيص والتقييم: المفاهيم الأساسية.
ابنِ نماذج التعلم الآلي وقيّمها باستعمال Python.
خطوط المعالجة والنماذج والتحقق المتقاطع وضبط المعلمات الفائقة باستعمال scikit-learn.
أنشئ المتغيرات ذات الصلة واختَرها لتحسين نماذجك.
عالج القيم المفقودة والشاذة والتنسيقات غير المتسقة قبل النمذجة.
المقاييس والتحقق والتحيز وتفسير نتائج النموذج.
الشبكات العصبية والتدريب والتطبيقات، بأمثلة عملية.
كيف تعمل نماذج اللغة الكبيرة وكيف تُدمج في التطبيقات.
استدعِ واجهات الذكاء الاصطناعي من تطبيقاتك: الطلبات والتكاليف والأخطاء والأمان.
ابنِ تطبيقات تجيب انطلاقاً من وثائقك: التقطيع والاسترجاع والتوليد.
تصميم وكلاء ومسارات أتمتة قائمة على الذكاء الاصطناعي: الأدوات والمراقبة والحدود.
لا توجد دورة تطابق هذه المعايير. غيّر بحثك أو أعد ضبط التصفية.
صف لنا حاجتك: سنوجهك إلى الدورة المناسبة أو نبني برنامجاً ملائماً لفريقك.