في عالم التكنولوجيا الحديثة، تطورت تقنيات هندسة الذكاء الاصطناعي بشكل متسارع وأصبح له دور كبير في مجالات عديدة مثل الأعمال والتسويق والصحة وغيرها. إذا كنت ترغب في الدخول في عالم الذكاء الاصطناعي وتطوير مهاراتك في تحليل البيانات الكبيرة وتقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق، فهذه هي الفرصة المناسبة لك.
انطلق في مشوارك المهني كمهندس ذكاء اصطناعي وتعلم كيف توفر رؤى تجارية قيمة من خلال تحليل البيانات الضخمة واستخدام تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق. اكتسب المعرفة اللازمة وقم بتطوير المهارات العملية التي ستمكنك من تطبيق هذه التقنيات في العمل الفعلي. استعد لمستقبل واعد في مجال هائل من الفرص والتحديات في عالم الذكاء الاصطناعي.
دورة هندسة الذكاء الاصطناعي
تعد تقنية الذكاء الاصطناعي (AI) ثورة في جميع الصناعات، حيث تغير الطريقة التي تعتمدها الشركات في مختلف القطاعات للاستفادة من البيانات في عملية اتخاذ القرارات. ولكي تظل المؤسسات تنافسية، فإنها بحاجة إلى مهندسي AI مؤهلين يستخدمون أساليب حديثة في هندسة الذكاء الاصطناعي مثل خوارزميات التعلم الآلي وشبكات التعلم العميق لتوفير معلومات قابلة للتنفيذ استنادًا إلى البيانات. يهدف هذا البرنامج المكون من 6 دورات إلى تزويدك بالأدوات اللازمة لتحقيق النجاح في مهنة هندسة AI أو ML الخاصة بك.
من خلال المشاريع العملية، ستكتسب مهارات أساسية في علوم البيانات لتوسيع خوارزميات التعلم الآلي على بيانات ضخمة باستخدام Apache Spark. ستقوم ببناء وتدريب ونشر أنواع مختلفة من الهندسات العميقة، بما في ذلك شبكات التعلم العصبي التكرارية والشبكات العصبية التابعة والمشفرات التلقائية.
ستتلقى أيضًا شهادة من IBM تعترف بكفاءتك في هندسة AI.
محتوي دورة هندسة الذكاء الاصطناعي
تتكون دورة هندسة الذكاء الاصطناعي من 6 دروس اساسية
- تعلم الآلة باستخدام بايثون (12 ساعة)
- مقدمة في التعلم العميق والشبكات العصبية باستخدام Keras (8 ساعات)
- مقدمة في الرؤية الحاسوبية ومعالجة الصور (21 ساعة)
- الشبكات العصبية العميقة مع PyTorch ( 30 ساعة)
- بناء نماذج التعلم العميق باستخدام TensorFlow (7 ساعات)
- مشروع AI Capstone مع التعلم العميق (15 ساعة)
ماذا ستتعلم في هذه الدورة ؟
ستتعلم العديد من تقنيات هندسة الذكاء الاصطناعي وهي كالتالي :
التعلم الآلي و تطوير تقنيات تسمح للأنظمة الكمبيوترية بتعلم من البيانات واكتساب المعرفة بدون تدخل بشري مباشر.
- التعلم العميق وهو فرع من التعلم الآلي وعند تعلمه ستكون قادر على معالجة وتحليل البيانات ذات الحجم الكبير والتعرف على الأنماط والتنبؤات بدقة عالية.
- الشبكات العصبية المستوحاه هي نماذج مستوحاة من عملية التركيب العصبي في الدماغ البشري تعمل معًا لتحسين القدرة على التعلم والتعرف على الأنماط واتخاذ القرارات.
- خوارزميات التعلم الآلي :وتتضمن تصنيف المعلومات، والتنبؤ، وتجميع البيانات، وتقليص الأبعاد. تعتمد هذه الخوارزميات على استخلاص المعرفة من البيانات المتاحة وتصنيفها وتنظيمها بطريقة هادفة.
- استخدام مكتبات SciPy و Scikit-Learn لتنفيذ نماذج التعلم الآلي التي تعتمد على المراقبة وغير المراقبة:
- استخدام أباتشي سبارك لتنفيذ خوارزميات و تعلم الآلة: باستخدام أباتشي سبارك، يمكن تحويل البيانات الضخمة وتحليلها بطرق فعالة وسريعة، بما في ذلك تنفيذ خوارزميات تعلم الآلة مثل التصنيف والتجميع والانحدار.
- بناء نماذج تعلم عميق وشبكات عصبية باستخدام Keras وPyTorch وTensorFlow: Keras وPyTorch وTensorFlow هي مكتبات برمجية تم تطويرها لبناء وتنفيذ نماذج تعلم الآلة والتعلم العميق والشبكات العصبية بسهولة.
من خلال فهم دروس دورة هندسة الذكاء الاصطناعي ، تصبح التقنيات والأدوات المستخدمة في التعلم الآلي، التعلم العميق وتنفيذ الشبكات العصبية المفهومة بشكل أفضل. باستخدام هذه الأدوات والتقنيات، يمكن للمطورين بناء وتنفيذ نماذج فعالة لتلبية احتياجات مشاريعهم التقنية بسهولة وفعالية.