تستهدف هذه الدورة تعلم الآلة ونمذجة البيانات وتزويد المشاركين بالمهارات اللازمة لفهم أساليب تعلم الآلة وتطبيقاتها العملية في تحليل البيانات. ستغطي الدورة الأساسيات المتعلقة بالطرق الإحصائية والنماذج الرياضية التي تستخدم لتحليل البيانات الكبيرة واستخراج الأنماط والتوقعات، مما يسهم في تحسين اتخاذ القرارات وتحقيق نتائج دقيقة وفعالة.
الوصف
أهداف الدورة
- فهم الأساسيات النظرية لتعلم الآلة وتقنيات النمذجة.
- تعلم الأساليب المختلفة لتصنيف وتحليل البيانات.
- تطبيق تقنيات تعلم الآلة في معالجة البيانات الكبيرة.
- تحسين دقة التنبؤات باستخدام النماذج الرياضية والإحصائية.
- تطوير القدرة على تقييم نماذج تعلم الآلة وتحسين أدائها.
محاور الدورة
1. مقدمة في تعلم الآلة:
- تعريف تعلم الآلة وأساسياته.
- الفرق بين تعلم الآلة والتعلم التقليدي.
- التطبيقات الرئيسية لتعلم الآلة في الحياة اليومية.
2. الأساليب الإحصائية لتحليل البيانات:
- مقدمة في الإحصاء واستخداماته في تعلم الآلة.
- تقنيات التحليل الوصفي للبيانات.
- طرق التنبؤ باستخدام النماذج الإحصائية.
3. التعلم تحت إشراف (Supervised Learning):
- تعريف التعلم تحت إشراف وأهميته.
- أساليب التصنيف (مثل SVM، KNN، شجرة القرار).
- تطبيقات التعلم تحت إشراف في معالجة البيانات.
4. التعلم غير إشرافي (Unsupervised Learning):
- التعرف على التعلم غير إشرافي وتطبيقاته.
- تقنيات التجميع (Clustering) مثل K-means.
- استخدام التحليل العنقودي في النمذجة.
5. نمذجة البيانات باستخدام الشبكات العصبية:
- التعريف بالشبكات العصبية وأهميتها.
- أنواع الشبكات العصبية وتطبيقاتها.
- بناء شبكة عصبية باستخدام البرمجيات المختلفة.
6. تقييم وتحسين نماذج تعلم الآلة:
- طرق تقييم دقة النماذج (مثل Cross-Validation).
- تقنيات تحسين النموذج (مثل Grid Search).
- التعامل مع مشاكل التحيز والاختلاف في البيانات.
7. تطبيقات تعلم الآلة في الحياة العملية:
- أمثلة حية لاستخدام تعلم الآلة في الأعمال.
- دور تعلم الآلة في الذكاء الصناعي وتحليل البيانات الكبيرة.
- الاتجاهات المستقبلية في تعلم الآلة ونمذجة البيانات.