في هذا البرنامج التعليمي AI-ML-DS، ستجد مجموعة كبيرة من الموارد المصممة لإزالة الغموض عن هذه المجالات المعقدة وتمكينك من تطوير المهارات العملية والرؤى. سواء كنت قد بدأت للتو أو تتطلع إلى تعميق فهمك، فإن دروسنا التعليمية تغطي كل شيء من أساسيات خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى تقنيات علم البيانات المتقدمة.
النموذج الكامل لـ AI ML DS
AI ML DS تعني الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعلوم البيانات. يشير AI-ML-DS إلى مزيج من ثلاثة مجالات مترابطة: الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) وعلوم البيانات (DS).
ما هو AI ML DS؟
الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتحليل الإحصائي هي ثلاثة مجالات مترابطة في علوم الكمبيوتر والإحصاء. يركز الذكاء الاصطناعي على إنشاء أنظمة ذكية، ويمكّن التعلم الآلي أجهزة الكمبيوتر من التعلم من البيانات والتنبؤ، ويستفيد التحليل الإحصائي من البيانات لاستخراج الأفكار ودفع عملية اتخاذ القرار. غالبًا ما تتداخل هذه المجالات الثلاثة وتتكامل مع بعضها البعض في حل المشكلات في العالم الحقيقي وتطوير التكنولوجيا.
دعونا نفهم كل واحدة على حدة.
- الذكاء الاصطناعي (AI) : يتضمن الذكاء الاصطناعي تطوير نظام ذكي يمكنه أداء المهام التي تتطلب عادةً وظائف معرفية بشرية مثل التعلم والتفكير وحل المشكلات وبناء الإدراك واتخاذ القرار.
- التعلم الآلي (ML) : التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يركز على تطوير الخوارزميات والنماذج الإحصائية التي تمكن أنظمة الكمبيوتر أو الآلات من أداء المهام دون برمجتها صراحة للقيام بذلك.
- علم البيانات (DS): علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين تقنيات وأساليب مختلفة من الإحصاء والرياضيات وعلوم الكمبيوتر والمعرفة الخاصة بالمجال لاستخراج الأفكار والمعرفة من البيانات المنظمة وغير المنظمة.
يمثل AI-ML-DS معًا إطارًا قويًا لحل المشكلات المعقدة، ودفع الابتكار، وتحويل الصناعات في مختلف المجالات مثل الرعاية الصحية، والتمويل، والتسويق، والمزيد.
تصورات البيانات
التصور البياني للبيانات هو التمثيل البياني للبيانات والمعلومات للتواصل بشكل فعال. فهو يستخدم المخططات والرسوم البيانية والخرائط والعناصر المرئية الأخرى، ويحول التصور البياني للبيانات مجموعات البيانات المعقدة إلى صور مرئية مفهومة وقابلة للتنفيذ. في Python وR، تمكن المكتبات القوية مثل Matplotlib وSeaborn وggplot2 وPlotly المستخدمين من إنشاء مخططات جذابة بصريًا ومفيدة. من التحليل الاستكشافي إلى الرسومات الجاهزة للعرض، يلعب التصور البياني للبيانات دورًا حاسمًا في فهم البيانات واتخاذ قرارات مستنيرة.
تصورات البيانات – R
- R لتصور البيانات
- تصور البيانات باستخدام R
- مشاريع تصور البيانات
تحليل البيانات
يتضمن تحليل البيانات عملية فحص البيانات وتنظيفها وتحويلها ونمذجتها لكشف الرؤى والأنماط والاتجاهات. في سياق Python وR، يشمل تحليل البيانات استخدام مكتبات مثل Pandas وNumPy وtidyverse لمعالجة البيانات وتحليلها بكفاءة. يتضمن ذلك مهام مثل تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) والتحليل الإحصائي والانحدار والتصنيف والتجميع واختبار الفرضيات. يعمل تحليل البيانات كخطوة حاسمة في اتخاذ القرار وحل المشكلات عبر مختلف المجالات.
متطلب أساسي لتحليل البيانات
- الرياضيات لتحليل البيانات
- SQL لتحليل البيانات
تحليل البيانات – بايثون
- بايثون لتحليل البيانات
- تحليل البيانات باستخدام بايثون
- مشاريع تحليل البيانات باستخدام بايثون
- أسئلة مقابلة تحليل البيانات
تحليل البيانات – R
- R لتحليل البيانات
- تحليل البيانات باستخدام R
- مشاريع تحليل البيانات R
التعلم الآلي
التعلم الآلي (ML) هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI) تركز على تطوير الخوارزميات والنماذج الإحصائية التي تمكن أنظمة الكمبيوتر أو الآلات من التعلم من البيانات وإجراء التنبؤات أو اتخاذ القرارات دون برمجتها صراحةً للقيام بذلك. في سياق Python وR، يتضمن التعلم الآلي استخدام لغات البرمجة هذه جنبًا إلى جنب مع مكتبات مثل scikit-learn (Python) وcaret (R) لتنفيذ وتطبيق خوارزميات التعلم الآلي المختلفة. يعد فهم المفاهيم الرياضية ذات الصلة بالتعلم الآلي، مثل الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل والاحتمالات، أمرًا بالغ الأهمية لتصميم نماذج التعلم الآلي وتدريبها بشكل فعال. تعمل دروس التعلم الآلي والمشاريع وأسئلة المقابلات على تعميق الفهم والكفاءة في هذا المجال.
متطلب أساسي للتعلم الآلي
- الرياضيات للتعلم الآلي
- SQL للتعلم الآلي
التعلم الآلي باستخدام بايثون
- بايثون للتعلم الآلي
- دروس تعلم الآلة باستخدام بايثون
- مشاريع التعلم الآلي باستخدام بايثون
- أسئلة المقابلة حول التعلم الآلي
التعلم الآلي باستخدام R
- R للتعلم الآلي
- دروس تعلم الآلة R
- مشاريع التعلم الآلي R
- أسئلة المقابلة حول التعلم الآلي
التعلم العميق
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي تركز على تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) ذات الطبقات المتعددة للتعلم من كميات كبيرة من البيانات. تتكون هذه الشبكات العصبية، المستوحاة من بنية ووظيفة الدماغ البشري، من عقد مترابطة تسمى الخلايا العصبية. يشير مصطلح “العميق” إلى الطبقات المتعددة في هذه الشبكات، مما يسمح لها بتعلم التمثيلات الهرمية للبيانات. يتفوق التعلم العميق في مهام مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام، وغالبًا ما يتفوق على تقنيات التعلم الآلي التقليدية.
متطلب أساسي للتعلم العميق
- الرياضيات للتعلم العميق
التعلم العميق باستخدام بايثون
- بايثون للتعلم العميق
- دروس تعلم بايثون العميقة
- مشاريع التعلم العميق باستخدام بايثون
- أسئلة المقابلة حول التعلم العميق
التعلم العميق مع R
- R للتعلم العميق
- دروس التعلم العميق في R
- مشاريع التعلم العميق R
رؤية الكمبيوتر
رؤية الكمبيوتر هي مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر يركز على تمكين أجهزة الكمبيوتر من تفسير وفهم المعلومات المرئية من العالم الحقيقي، على غرار الطريقة التي يفعل بها البشر ذلك. يتضمن تطوير خوارزميات وتقنيات لاستخراج رؤى ذات مغزى، والتعرف على الأنماط، واتخاذ القرارات من الصور الرقمية أو مقاطع الفيديو. تتضمن مهام رؤية الكمبيوتر تصنيف الصور، واكتشاف الكائنات، والتعرف على الوجه، وتجزئة الصور، والمزيد. توفر مكتبات Python مثل OpenCV أدوات قوية لتنفيذ خوارزميات رؤية الكمبيوتر. يعد فهم المفاهيم الرياضية مثل الجبر الخطي، وحساب التفاضل والتكامل، وتقنيات معالجة الصور أمرًا بالغ الأهمية لإتقان رؤية الكمبيوتر. تعمل دروس رؤية الكمبيوتر والمشاريع وأسئلة المقابلات على تعميق الفهم والكفاءة في هذا المجال.
متطلب أساسي لرؤية الكمبيوتر
- الرياضيات من أجل رؤية الحاسوب
رؤية الكمبيوتر باستخدام بايثون
- بايثون للرؤية الحاسوبية
- معالجة الصور مسبقًا باستخدام بايثون
- دروس تعليمية حول رؤية الكمبيوتر
- مشاريع الرؤية الحاسوبية
- أسئلة المقابلة حول الرؤية الحاسوبية
معالجة اللغة الطبيعية
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI) يركز على تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم وتفسير وتوليد اللغة البشرية بطريقة ذات معنى. وهي تتضمن تطوير خوارزميات وتقنيات لمعالجة وتحليل بيانات اللغة الطبيعية، مثل النص والكلام، لاستخراج الأفكار واستنباط المعنى وأداء مهام مثل تحليل المشاعر وترجمة اللغة والتعرف على الكيانات المسماة وتلخيص النص والإجابة على الأسئلة. توفر مكتبات Python مثل NLTK وspaCy أدوات قوية لتنفيذ خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية. يعد فهم المفاهيم الرياضية مثل الاحتمالات والإحصاء والتعلم الآلي أمرًا بالغ الأهمية لإتقان معالجة اللغة الطبيعية. تعمل دروس معالجة اللغة الطبيعية والمشاريع وأسئلة المقابلات على تعميق الفهم والكفاءة في هذا المجال.
متطلب أساسي لمعالجة اللغة الطبيعية
- الرياضيات لمعالجة اللغة الطبيعية
معالجة اللغة الطبيعية باستخدام بايثون
- بايثون لمعالجة اللغة الطبيعية
- معالجة النصوص مسبقًا في بايثون
- دورة تدريبية حول معالجة اللغة الطبيعية
- معالجة الصوت باستخدام المحول
- مشاريع معالجة اللغة الطبيعية
- أسئلة مقابلة معالجة اللغة الطبيعية
الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر يركز على إنشاء آلات ذكية قادرة على محاكاة العمليات المعرفية الشبيهة بالإنسان، مثل التعلم والاستدلال وحل المشكلات والإدراك واتخاذ القرار. ويتضمن تطوير الخوارزميات والنماذج والأنظمة التي يمكنها فهم وتفسير والاستجابة للبيانات والمهام المعقدة، غالبًا بشكل مستقل. توفر Python، جنبًا إلى جنب مع المكتبات مثل TensorFlow وPyTorch، أدوات قوية لتنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي. يعد فهم المفاهيم الرياضية مثل حساب التفاضل والتكامل والجبر الخطي ونظرية الاحتمالات أمرًا بالغ الأهمية لإتقان الذكاء الاصطناعي. تعمل دروس الذكاء الاصطناعي والمشاريع وأسئلة المقابلات على تعميق الفهم والكفاءة في هذا المجال.
متطلب أساسي للذكاء الاصطناعي
- الرياضيات للذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي مع بايثون
- بايثون للذكاء الاصطناعي
- خوارزميات البحث
- دروس الذكاء الاصطناعي باستخدام بايثون
- أسئلة المقابلة الخاصة بالذكاء الاصطناعي
- مشاريع الذكاء الاصطناعي
