نظرة عامة

هذه الدورة المكثفة المعتمدة على المشاريع تغوص عميقًا في مواضيع متقدمة ضمن تعلم الآلة وتحليل البيانات باستخدام بايثون (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch). سنتجاوز النماذج التنبؤية الأساسية إلى خوارزميات معقدة مثل التعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وتحليل السلاسل الزمنية. سيتم التركيز على التطبيق العملي، وتحسين النماذج، وأفضل ممارسات النشر، والاعتبارات الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي. المشروع النهائي يتضمن بناء وتدريب ونشر نموذج تعلم آلي قابل للتوسع وجاهز للإنتاج.

محتوى الدورة

تشمل محتويات الدورة محاضرات حول الشبكات العصبية، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتحليل السلاسل الزمنية، وأفضل أساليب النشر العملي. يتضمن التدريب ملفات كود قابلة للتنزيل وقراءات أسبوعية.

النتائج

عند الانتهاء من هذه الدورة، سيكون الطالب قادرًا على: * تصميم وتنفيذ الشبكات العصبية العميقة باستخدام الأطر الحديثة (TensorFlow/PyTorch) لتصنيف الصور ونمذجة التسلسلات. * اتقان معالجة البيانات، وهندسة الميزات، وتقنيات اختيار النماذج لتحقيق أفضل دقة تنبؤية. * تطبيق تقنيات متقدمة في معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك نماذج Transformers وBERT، لتحليل البيانات النصية واستخلاص النتائج. * تطوير خطوط أنابيب قوية لنشر النماذج ومراقبتها وصيانتها في بيئة سحابية (مثل AWS/GCP). * تقييم ومعالجة التحيز الخوارزمي والاعتبارات الأخلاقية في أنظمة تعلم الآلة في العالم الحقيقي.

معايير التسجيل

يتطلب التسجيل الناجح استيفاء المعايير التالية: ١. إتقان متوسط للغة بايثون: فهم قوي للدوال، والفئات (classes)، وهياكل البيانات (list, dict)، وتنظيم الكود. ٢. أساسيات الرياضيات/الإحصاء: معرفة عملية بالجبر الخطي، والتفاضل والتكامل، ومبادئ الاحتمالات والإحصاء (مثل اختبار الفرضيات، والانحدار). ٣. خبرة سابقة في تعلم الآلة (مستحسن): إتمام دورة تمهيدية في تعلم الآلة أو ٦ أشهر خبرة عملية باستخدام scikit-learn أو مكتبات مشابهة. ٤. متطلبات الأجهزة: اتصال موثوق بالإنترنت وجهاز كمبيوتر شخصي قادر على تشغيل بيئات افتراضية وتدريب النماذج محليًا (موصى به على الأقل ٨GB RAM).