بفضل هذه المحاضرة الجامعية القائمة على إعادة التعلم، ستستخدم التقنيات الأكثر ابتكارًا في التعلم الآلي واستخراج البيانات لحل مشكلات العالم الحقيقي" 

يعد التعلم الآلي واستخراج البيانات مجالين في نمو مستمر، مع ارتفاع الطلب في مختلف الصناعات. يقوم المجتمع العلمي في كثير من الأحيان بإجراء أبحاث تؤدي في النهاية إلى تقنيات أو أدوات جديدة لتحسين الخوارزميات الذكية. يتيح ذلك تحقيق تقدم في مجالات مثل الصحة، حيث يتم استخدام هذه الآليات لتفسير الصور الطبية والكشف المبكر عن الأمراض وتخصيص العلاجات العلاجية.  بهذا المعنى، يحتاج متخصصو الذكاء الاصطناعي إلى التحديث المستمر لمعارفهم لتقديم أفضل الخدمات لعملائهم. في الوقت نفسه، يحتاجون إلى اكتساب مهارات عملية للمعالجة الصحيحة للبيانات وتقييم النماذج.  

في هذا السياق، تنفذ TECH محاضرة جامعية في التعلم الآلي واستخراج البيانات تستهدف المتخصصين الذين يرغبون في توسيع آفاق عملهم. تم تصميم المنهج من قبل خبراء في هذه المواضيع، وسوف يتعمق في قضايا تتراوح من عمليات اكتشاف المعرفة إلى المعالجة المسبقة للبيانات. سيسمح ذلك للطلاب بتجهيز أنفسهم بأساليب متقدمة لتصنيف حالات المعلومات بناءً على سمات محددة. بالمثل، سيتناول المنهج الدراسي عمل الشبكات العصبية نظرًا لأهميتها في تنفيذ الخوارزميات التي تنفذ مهام محددة بناءً على البيانات. من ناحية أخرى، ستركز المحتويات التعليمية على معالجة اللغات الطبيعية بحيث يستفيد الخريجون من التحليلات الوصفية وإنشاء المجموعات.  

ستزود هذه الشهادة الجامعية الطلاب بمهارات قوية، حتى يتمكنوا من تطبيقها على الفور في ممارساتهم اليومية والتغلب على التحديات التي تنشأ أثناء ممارسة عملهم. كل هذا بفضل دعم فريق التدريس عالي الجودة، بالإضافة إلى منهجية TECH الثورية: إعادة التعلم Relearning. يعتمد نظام التعلم هذا على تكرار المفاهيم الأساسية لضمان قيام الطلاب بترسيخ المعرفة بطريقة مثالية وتقدمية وطبيعية. 

ستقوم بتطوير خوارزميات الانتشار العكسي من خلال 150 ساعة من أفضل التدريس الرقمي" 

تحتوي المحاضرة الجامعية في التعلم الآلي واستخراج البيانات على البرنامج التعليمي الأكثر إكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير 100 سيناريو محاكاة يقدمها خبراء في التعلم الآلي واستخراج البيانات 
تجمع محتوياتها الرسومية والتخطيطية والعملية البارزة التي تم تصورها بها، معلومات علمية وعملية حول التعلم الآلي واستخراج البيانات 
أخبار عن أحدث التطورات في التعلم الآلي واستخراج البيانات 
تحتوي على ممارسات عملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين عملية التعلم 
نظام التعلم التفاعلي القائم على أسلوب الحالة وتطبيقه على أرض الواقع 
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية 
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

سوف تتعمق في نماذج الانحدار والاستجابة المستمرة للتنبؤ بسلوك المتغيرات المستمرة بناءً على متغيرات توضيحية أخرى"

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في المجال يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة.  

سيتيح محتوى البرنامج المتعدد الوسائط، والذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية.

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلّم القائم على حل المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار العام الدراسى. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.

سوف تقوم بإثراء إجراءاتك اليومية بأحدث التقنيات المبتكرة في عمليات اكتشاف المعرفة"

ستحقق أهدافك بمساعدة أدوات التدريس الخاصة بـ TECH، بما في ذلك الملخصات التفاعلية والقراءات المتخصصة"

ستوفر هذه المحاضرة الجامعية في التعلم الآلي واستخراج البيانات للطلاب تعليمًا قويًا في مجالات علوم البيانات هذه، والتي تعتبر ضرورية في عصر المعلومات الحالي. سوف يتعمق المنهج في استكشاف البيانات ومعالجتها مسبقًا، بحيث يتمكن الطلاب من بناء نماذج تنبؤية فعالة. بالمثل، ستقدم المواد الأكاديمية التقنيات الأكثر تقدمًا في تقييم المصنفات، حتى يتمكن الخريجون من قياس أداء النماذج وتشخيص المشكلات المحتملة. سيتناول التدريب أيضًا استراتيجية Clustering من أجل تحقيق تجميع الكائنات غير المسماة. 

تحتوي الشهادة الجامعية على دراسات حالة من شأنها رفع مهاراتك في استكشاف البيانات والمعالجة المسبقة" 

الوحدة 1. التعلم الآلي واستخراج البيانات

1.1.    مقدمة لعمليات اكتشاف المعرفة وأساسيات التعلم الآلي 

1.1.1.    المفاهيم الرئيسية لعمليات اكتشاف المعرفة 
2.1.1.    المنظور التاريخي لعمليات اكتشاف المعرفة 
3.1.1.    مراحل عمليات اكتشاف المعرفة 
4.1.1.    التقنيات المستخدمة في عمليات اكتشاف المعرفة 
5.1.1.    ميزات نماذج التعلم الآلي الجيدة 
6.1.1.    أنواع معلومات التعلم الآلي 
7.1.1.    المفاهيم الأساسية للتعلم 
8.1.1.    المفاهيم الأساسية للتعلم غير الخاضع للإشراف 

2.1.    مسح البيانات ومعالجتها مسبقا 

1.2.1.    تجهيز البيانات 
2.2.1.    معالجة البيانات في تدفق تحليل البيانات 
3.2.1.    أنواع البيانات 
4.2.1.    تحويلات البيانات 
5.2.1.    تصور واستكشاف المتغيرات المستمرة 
6.2.1.    تصور واستكشاف المتغيرات الفئوية 
7.2.1.    تدابير الارتباط 
8.2.1.    التمثيلات الرسومية الأكثر شيوعًا 
9.2.1.    مقدمة للتحليل المتعدد المتغيرات والحد من الأبعاد 

3.1.    أشجار القرار 

1.3.1.    خوارزمية ID3 
2.3.1.    خوارزمية C4.5
3.3.1.    الإفراط في التدريب والتشذيب 
4.3.1.    تحليل النتائج 

4.1.    تقييم المصنفات 

1.4.1.    مصفوفات الارتباك 
2.4.1.    مصفوفات التقييم العددي 
3.4.1.    إحصائي Kappa 
4.4.1.    منحنى ROC 

5.1.    قواعد التصنيف 

1.5.1.    تدابير لتقييم القواعد 
2.5.1.    مقدمة للتمثيل البياني 
3.5.1.    خوارزمية الطبقات المتسلسلة 

6.1.    الشبكات العصبية 

1.6.1.    مفاهيم أساسية 
2.6.1.    منحنى ROC 
3.6.1.    خوارزمية backpropagation 
4.6.1.    مقدمة إلى الشبكات العصبية المتكررة 

7.1.    الأساليب البايزية 

1.7.1.    أساسيات الاحتمال 
2.7.1.    مبرهنة Bayes 
3.7.1.    Naive Bayes 
4.7.1.    مقدمة إلى الشبكات البايزية 

8.1.    نماذج الانحدار والاستجابة المستمرة 

1.8.1.    الانحدار الخطي البسيط 
2.8.1.    الانحدار الخطي المتعدد 
3.8.1.    الانحدار السوقي 
4.8.1.    أشجار الانحدار 
5.8.1.    مقدمة إلى آلات دعم ناقلات  
6.8.1.    مقاييس جودة الملاءمة 

9.1.    Clustering 

1.9.1.    مفاهيم أساسية 
2.9.1.    Clustering الهرمي 
3.9.1.    الأساليب الاحتمالية 
4.9.1.    خوارزمية EM 
5.9.1.    الطريقة B-Cubed 
6.9.1.    الأساليب الضمنية 

10.1.    استخراج النصوص وتجهيز اللغات الطبيعية  

1.10.1.    مفاهيم أساسية 
2.10.1.    إنشاء المجموعة 
3.10.1.    التحليل الوصفي 
4.10.1.    مقدمة لتحليل المشاعر 

تجربة تدريبية فريدة من نوعها، أساسية وحاسمة لتعزيز تطورك المهني"