Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-models-in-science
في عصر التكنولوجيا الحديثة، أصبح التعلم الآلي أداة قوية تحظى بأهمية كبيرة في مختلف المجالات، خاصة في العلوم. لذلك، يسرني أن أستعرض لكم دورة “نماذج التعلم الآلي في العلوم” المتاحة على منصة كورسيرا.
تهدف هذه الدورة إلى أي شخص مهتم بتطبيق تقنيات التعلم الآلي على المشكلات العلمية. خلال الدورة، سنستكشف جميع مراحل أنبوب التعلم الآلي، بدءًا من قراءة البيانات وتنظيفها وتحويلها، وصولًا إلى تشغيل خوارزميات التعلم الآلي الأساسية والمتقدمة.
تبدأ الدورة بعملية تحضير البيانات قبل تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي، حيث سنتعرف على أبرز تقنيات معالجة البيانات مثل PCA و LDA، والتي تُعتبر من الطرق الرائدة في تقليل الأبعاد. بعد ذلك، نغوص في الخوارزميات الأساسية مثل K-Means و SVM، مما يمكننا من فهم الفرق بين التعلم تحت إشراف وبدونه.
وفي الجزء الأكثر تقدمًا، نستكشف خوارزميات متقدمة مثل الشبكات العصبية وأشجار القرار. سنبدأ بتطبيق خوارزميات شجرة القرار، ثم نُدخل الشبكات العصبية ونتعامل معها عن كثب في بيئة Tensorflow. ومن خلال العمل على مشروع الدورة، سنتوقع شيئًا مهمًا مثل مرض السكري باستخدام بيانات صحية، مما يمنحنا خبرة عملية في مقارنة المعالجات المختلفة.
بشكل عام، تقدم هذه الدورة مزيجًا رائعًا من النظرية والتطبيق العملي، مما يجعلها مناسبة للجميع، سواء كنت مبتدئًا في مجال التعلم الآلي، أو لديك بعض الخبرة. أوصي بشدة بالتسجيل في هذه الدورة للحصول على معرفة شاملة وعملية حول كيف يمكن لتقنيات التعلم الآلي أن تُطبق على التحديات العلمية.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-models-in-science