Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ibm-ai-workflow-feature-engineering-bias-detection
تعتبر دورة “تدفق العمل في الذكاء الاصطناعي: هندسة الميزات واكتشاف التحيز” من ضمن سلسلة دورات IBM AI Enterprise Workflow Certification. في هذه الدورة، يتم إدخالك في المرحلة التالية من العمل في شركة إعلامية افتراضية، حيث ستتعلم أفضل الممارسات في هندسة الميزات والتعامل مع انحياز البيانات.
تبدأ المادة التعليمية مع تحويل البيانات وهندسة الميزات، حيث يتم تقديم المهارات المطلوبة لهندسة الميزات بشكل فعال والتي تعتبر ضرورية لمعظم الشركات في الوقت الحالي. يتم توفير هذه المهارات كأفضل الممارسات والتي تمثل سنوات من الخبرة العملية.
ثم تنتقل إلى أفضل ممارسات التعرف على الأنماط واستخراج البيانات، حيث يناقش هذا الجزء مهارات خاصة بهندسة الميزات مع تركيز على القيم الشاذة واستخدام تقنيات التعلم غير المشرف لاكتشاف الأنماط. هذا أمر حيوي لمحللي البيانات والمختصين الذين يسعون لتحسين نتائجهم وكشف التحيزات المحتملة في النتائج.
أنصح بأن تكمل هذه الدورة، مع الأخذ بعين الاعتبار أنها الحلقة الثالثة في سلسلة تتطور من المعلومات. إذا كنت قد أكملت الدورات السابقة، سوف تجد أن هذه الدورة تبني على ما تعلمته فيهم، مما يجعل التعلم أكثر سلاسة وإنتاجية. إن وجود مقاومتك لإنجاز خطتي العمل لزيادة كفاءتك خطوة مهمة للغاية في مسيرتك المهنية.
إن اجتياز هذه الدورة ليس فقط سيمنحك المهارات اللازمة للعمل على تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي، بل سيمكنك أيضًا من فهم كيفية التعامل مع التحيزات في البيانات – وهذه مهارة مطلوبة بشدة في عالم اليوم. يجب أن تكون لديك الرغبة في التعلم والتكيف مع التغييرات المستمرة في هذا المجال الديناميكي.
في الختام، تعتبر دورة “AI Workflow: Feature Engineering and Bias Detection” من بين الدورات الأساسية التي يجب على أي مهتم بالذكاء الاصطناعي النظر بها، خصوصًا إذا كنت جادًا في تطوير مهاراتك المهنية.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ibm-ai-workflow-feature-engineering-bias-detection