دورة مكثّفة عن تعلُّم الآلة

مقدمة عملية وسريعة من Google حول تعلُّم الآلة، تتضمّن سلسلة من الفيديوهات المتحرّكة والمخطّطات المرئية التفاعلية والتمارين العملية.
بدء دورة تدريبية مكثّفة تصفُّح وحدات الدورة التدريبية عرض المتطلّبات الأساسية مركز المساعدة
منذ عام 2018، اعتمد ملايين الأشخاص حول العالم على الدورة المكثّفة عن تعلُّم الآلة للتعرّف على آلية عمل تعلُّم الآلة وكيفية الاستفادة منه. يسرّنا الإعلان عن إطلاق إصدار جديد من "دورة تعلم الذكاء الاصطناعي" (MLCC) يتناول التطورات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي، مع التركيز بشكل أكبر على التعلّم التفاعلي. شاهِد هذا الفيديو لمعرفة المزيد من المعلومات عن مكثّف السعة الصغيرة (MLCC) الجديد والمحسَّن.

وحدات الدورة التدريبية

كل وحدة من وحدات الدورة المكثّفة عن تعلُّم الآلة مكتفية ذاتيًا، لذا إذا كانت لديك خبرة سابقة في تعلُّم الآلة، يمكنك التخطّي مباشرةً إلى المواضيع التي تريد التعلّم عنها. إذا كنت مبتدئًا في مجال تعلُّم الآلة، ننصحك بإكمال الوحدات بالترتيب أدناه.

نماذج تعلُّم الآلة

تتناول هذه الوحدات أساسيات إنشاء نماذج الانحدار والتصنيف.

مقدمة عن الانحدار الخطي، تتناول النماذج الخطية وفقدان القيمة وتدرّج الانحدار وضبط المَعلمات الفائقة
مقدمة عن الانحدار اللوجستي، حيث يتم تصميم نماذج تعلُّم الآلة للتنبؤ باحتمالية حدوث نتيجة معيّنة.
مقدّمة عن نماذج التصنيف الثنائي، تتناول وضع الحدود الدنيا، ومصفوفات الالتباس، والمقاييس مثل الدقة، والضبط، والتذكر، وAUC

البيانات

تتناول هذه الوحدات الأساليب الأساسية وأفضل الممارسات للعمل مع بيانات تعلُّم الآلة.

تعرَّف على كيفية تحليل البيانات الرقمية وتحويلها للمساعدة في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بفعالية أكبر.
تعرَّف على أساسيات العمل مع البيانات الفئوية: كيفية تمييز البيانات الفئوية عن البيانات الرقمية، وكيفية تمثيل البيانات الفئوية رقميًا باستخدام الترميز أحادي الحالة وتجزئة السمات والترميز المتوسط، وكيفية إجراء عمليات تقاطع السمات.
مقدمة عن خصائص مجموعات بيانات تعلُّم الآلة وكيفية إعداد بياناتك لضمان الحصول على نتائج عالية الجودة عند تدريب النموذج وتقييمه

نماذج تعلُّم الآلة المتقدّمة

تتناول هذه الوحدات تصاميم نماذج تعلُّم الآلة المتقدّمة.

مقدمة عن المبادئ الأساسية لتصاميم الشبكات العصبية، بما في ذلك الخلايا العصبية والطبقات المخفية ودوالّ التفعيل
تعرَّف على كيفية السماح لك باستخدام البيانات المضمّنة في إجراء تعلُّم الآلة على ناقلات السمات الكبيرة.
جدید
مقدمة عن النماذج اللغوية الكبيرة، بدءًا من الرموز إلى أدوات Transformers تعرَّف على أساسيات كيفية تعلُّم النماذج اللغوية الكبيرة توقُّع النتائج النصية، بالإضافة إلى كيفية تصميمها وتدريبها.

استخدام الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية

تتناول هذه الوحدات الاعتبارات المهمة عند إنشاء نماذج تعلُّم الآلة ونشرها في الحياة الواقعية، بما في ذلك أفضل الممارسات المتعلقة بالنشر والتشغيل الآلي والهندسة المسؤولة.

تعرَّف على آلية عمل نظام الإنتاج المستنِد إلى تعلُّم الآلة على مستوى مجموعة واسعة من المكوّنات.
جدید
التعرّف على المبادئ وأفضل الممارسات لاستخدام تعلُّم الآلة المبرمَج
تعرَّف على المبادئ وأفضل الممارسات للتحقّق من نزاهة نماذج تعلُّم الآلة، بما في ذلك استراتيجيات تحديد الانحيازات في البيانات والحدّ منها.