يعد التعلم الآلي و تعلم الالة من أكثر المهارات تطلبًا في صناعة تكنولوجيا المعلومات. يشجع الأفراد على جلب الابتكارات إلى العالم. لذلك ، إذا كنت على استعداد لتعلم الرياضيات الأساسية للتعلم الآلي ، فراجع قائمة البرامج التعليمية والدورات التدريبية والفصول الدراسية والشهادات المتوفرة عبر الإنترنت لعام [2023] [محدث]
. حاول خبراؤنا تضمين كل مصدر قيم في القائمة التي توفر مواد مجانية أو مدفوعة لتعلم التعلم الآلي. سواء كنت مبتدئًا على استعداد لبدء رحلتك في مجال التعلم الآلي وتعلم الالة أو متحمسًا لتحسين مهاراتك ، يمكنك العثور على دورة تدريبية مناسبة لك في هذه القائمة. ألق نظرة على أفضل دورات علم البيانات لدينا .
أفضل 6 دورات تعلم الالة التطبيقية المجانية [2021]
تركز هذه الدورة ، التي أنشأها المدربون المحترفون في جامعة كولومبيا للهندسة ، على تعليمك مجموعة واسعة من التقنيات لكل من مناهج التعلم الآلي و تعلم الالة الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف بمساعدة برمجة Python. ستبدأ بفهم Python ومعرفة عملية بها من خلال إكمال دورة Python for Data Science ثم الانتقال لتعلم المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي و تعلم الالة. سيساعدك الانضمام إلى هذه الدورة التدريبية على تغطية مجموعة متنوعة من موضوعات التعلم الآلي وتعلم الالة ، مثل الانحدار وخوارزميات التصنيف الأساسي وطرق التجميع ونماذج البيانات المتسلسلة والمزيد. بعد إرسال المهمة النهائية للدورة ، ستحصل على شهادة إتمام موقعة رقمياً. تحقق من قائمتنا لأفضل دورات علم بيانات بايثون Python.
المميزات الرئيسية:
- – دورة مثالية للأفراد الراغبين في تنفيذ أو قيادة مشروع التعلم الآلي أو دمج قدرات التعلم الآلي في تطبيقاتهم البرمجية.
- – تعرف على مفاهيم علوم البيانات مثل العمل مع أنواع البيانات ووظائف الكتابة في بايثون والوظائف المتقدمة وتنظيف البيانات والجبر الخطي والمزيد.
- – متضمن مع أكثر من 200 محاضرة فيديو لأعضاء هيئة التدريس ، وأكثر من 40 اختبارًا قصيرًا ، ولوحات مناقشة معتدلة ، وجلسة أسئلة وأجوبة مع المعلمين ، وأكثر من ذلك بكثير.
- – العمل مع العديد من المهام ومشاريع التطبيق المضمنة في الدورة لمساعدتك في اختبار معرفتك ومهاراتك المكتسبة في الدورة.
المدة: 5 شهور ، 8-10 ساعات / أسبوع
التقييم: 4.5 من 5
يمكنك التسجيل هنا
مراجعة: هذه دورة ممتازة. يمكن حل تمارين البرمجة فقط عندما تحصل على الأساسيات بشكل صحيح. عدا ذلك ، سوف تحتاج إلى مراجعة مادة الدورة التدريبية. كما أن المنتديات تفاعلية جدًا – PS.
ستعمل هذه الدورة كدليل تمهيدي لمساعدتك في تعلم تقنيات وطرق التعلم الآلي و تعلم الالة التطبيقي حتى تتمكن من تنفيذها في تطبيقات البرامج الخاصة بك. وسوف تبدأ المناقشة حول كيفية تعلم الآلة يختلف عن الإحصاء الوصفي في حين قدم لك لمجموعة أدوات scikit. بعد استيعاب الأساسيات ، ستتعلم المفاهيم الأساسية للتعلم و تعلم الالة الآلي التطبيقي مثل أبعاد البيانات ، وتجميع البيانات ، والأساليب الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف ، وما إلى ذلك. تم إنشاء الدورة بواسطة أفضل أساتذة جامعة ميشيغان ، الذين قاموا بتدريب الأفراد في التعلم و تعلم الالة الآلي لأكثر من عقد.
المميزات الرئيسية:
- – تعرّف على المفاهيم الأساسية والمهام وسير العمل في التعلم الآلي او تعلم الالة ، وأدوات بايثون Python المستخدمة في التعلم الآلي ، وأمثلة على التعلم الآلي ، والمزيد.
- – التعمق في مجموعة واسعة من أساليب التعلم الخاضعة للإشراف لكل من التصنيف والانحدار أثناء تعلم العلاقة بين تعقيد النموذج وأداء التعميم.
- – تغطية أساليب التقييم واختيار النموذج التي يمكن استخدامها لفهم وتحسين أداء نماذج التعلم الآلي.
- – أن تكون قادرًا على تحديد التقنيات التي تحتاجها لتقديم طلب لمجموعة بيانات معينة وتحتاج إليها.
المدة: 34 ساعة
التقييم: 4.6 من 5
يمكنك التسجيل هنا
مراجعة
يمكن للأشخاص الذين يرغبون في معرفة كيفية استخدام خوارزميات التعلم الآلي وتعلم الالة لبناء تطبيقات قائمة على التمويل الحصول على المساعدة من هذه الدورة. تم تصميم هذه الدورة من قبل هيئة التدريس الخبراء في معهد تمويل الشركات ، وستوفر هذه الدورة فهماً فريداً للتعلم الآلي و تعلم الالة التطبيقي للمهنيين الماليين. سوف تتعلم كيفية بناء مصنفات المستثمرين ، وتحديد نماذج الانحدار الملائمة ، وحل المشكلات الحقيقية في عالم التمويل باستخدام خوارزميات التعلم الآلي . بعد الانتهاء من هذا المنهج ، ستتمكن من التعرف على الفرص المتاحة لحل مشكلات التعلم الآلي في بيئتك المباشرة مع تحديد أفضل خوارزميات التعلم الآلي و تعلم الالة لأي موقف. قد ترغب في التحقق من تجميعنا لأفضل دورات تحليل السلاسل الزمنية.
المميزات الرئيسية:
- – دورة عملية مصممة للمهنيين العاملين في مجال المبيعات والتجارة والاستثمارات المصرفية وأسواق رأس المال وإدارة الأصول وإدارة الخزانة.
- – تعلم كيفية مقارنة خوارزميات الانحدار المنتظمة المختلفة وخوارزميات مجموعة شجرة القرار مع شرح مصفوفة الارتباك وعلاقتها بمنحنى ROC.
- – استكشف العديد من دراسات الحالة الحقيقية من الخدمات المصرفية الاستثمارية وتطبيقات أسواق رأس المال التي تُستخدم لتقديم المشورة لشركات Fortune 500.
- – أن تكون قادرًا على إنشاء مجموعات بيانات التدريب ، واختبار مجموعات البيانات ، وخط الأنابيب النموذجي ، بالإضافة إلى إجراء تنظيف متقدم للبيانات ، والاستكشاف ، والتصور.
المدة: ذاتية
التقييم: 4.4 من 5
يمكنك التسجيل هنا
مراجعة: هذه الدورة مفيدة حقًا في مهام الشركة المستمرة ؛ التعليمات والمواد مفيدة حقًا وسهلة الفهم. عمل رائع من قبل CFI مرة أخرى! – أشتوش كيثوار.
مصممة بشكل مثالي للمحترفين ، ستعلمك هذه الدورة كيفية تطبيق التعلم الآلي وتعلم الالة على تحليل البيانات والأتمتة. سواء كنت تعمل في الطب أو التمويل أو الهندسة أو أي مجال آخر ، ستعرفك هذه الدورة على المشكلات الشائعة وإعداد البيانات في مشروع التعلم الآلي. سوف تتعلم كيفية تفسير حاجة العمل إلى مشكلة تعلم الآلة بمساعدة بعض الأمثلة التطبيقية ، ثم تنتقل إلى فهم تعريفات ومكونات MLPL. تم تطوير الدورة بواسطة Anna Koop ، التي لديها سنوات من الخبرة في العمل مع التعلم الآلي و تعلم الالة .
المميزات الرئيسية:
- – تعلم كيفية تحديد مشكلة التعلم الآلي باستخدام مناهج فريدة ، وكيفية مسح موارد البيانات المتاحة لتحديد تطبيقات ML المحتملة.
- – تعرف على بعض المفاهيم الخاطئة عن ML وحدد المكونات المختلفة الأساسية لحل أعمال التعلم الآلي مع هذه المعرفة.
- – تجول في بعض أفضل الأمثلة التطبيقية لتعلم الآلة لفهم ما الذي يجعل سؤالًا محددًا جيدًا لجلسة QuAM الخاصة بك.
- – اكتساب المعرفة بالحصول على البيانات وفهم المصادر المختلفة لبيانات التدريب مع معرفة القضايا الأخلاقية التي يمكن أن تحدث أثناء العملية.
المدة: 6 ساعات
التقييم: 4.7 من 5
يمكنك التسجيل هنا
مراجعة: دورة شاملة للغاية في التعلم الآلي التطبيقي. المعلومات الأكثر إثارة للاهتمام في هذه الدورة هي احتياجات العمل لـ ML ومتطلباته للحصول على QuAM جيد. – AA.
إنها أكثر من 150 ساعة من دورة التعلم الآلي و تعلم الالة التطبيقية التي تركز على معايير الصناعة بمحتوى مبسط لمساعدة الأفراد على اكتساب فهم قوي لخوارزميات التعلم الآلي و تعلم الالة. سيساعدك التسجيل في مسار التعلم هذا على تعلم بعض الأفكار الأساسية في التعلم الآلي او تعلم الالة وعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي حتى يتمكنوا من حل مشكلة العالم الحقيقي بسرعة عن طريق نشر حلول الذكاء الاصطناعي . تم إنشاؤه من قبل مدربين ذوي خبرة تأكدوا من وجود توازن مناسب بين النظرية والممارسة في الدورة. بعد الانتهاء من الدورة التدريبية ، ستتمكن من نشر خوارزميات تعلم الآلة في مشاكل مؤسستك.
المميزات الرئيسية:
- – تعرف على أساسيات البرمجة وأسس معالجة اللغة الطبيعية وعلوم البيانات والتعلم الآلي و تعلم الالة وغير ذلك.
- – تعرف على هندسة الميزات وتأين المنتج ونشر نماذج ML واستخراج البيانات والشبكات العصبية ورؤية الكمبيوتر والتعلم العميق.
- – تعلم من مرشد شخصي بعد الانتهاء من الدورة بنسبة 50٪ ، والذي سيساعدك في بناء محفظة محددة ، وسيرتك الذاتية ، وإعدادك لعملية المقابلة.
- – احصل على إرشادات الخبراء ، وأكثر من 15 دراسة حالة في العالم الحقيقي ، وأكثر من 30 من التعلم الآلي وخوارزميات التعلم العميق ، ودروس الفيديو التعليمية المجانية ، وغير ذلك الكثير.
المدة: ذاتية
التقييم: 4.6 من 5
يمكنك التسجيل هنا
مراجعة: تم شرح اللبنات الأساسية الرياضية للتعلم الآلي بطريقة بسيطة وممتعة. – سريستي بهاداني.
تم تصميم هذه الدورة من قبل محترفين مهرة في Analytics Vidhya ، وستزودك بجميع الأدوات والتقنيات التي يحتاجها الفرد لتطبيق التعلم الآلي لحل مشاكل العمل. في هذا المنهج ، ستتعلم أساسيات التعلم الآلي و تعلم الالة ، وبناء نماذج التعلم الآلي ، ونشر وحدات التعلم الآلي هذه في مؤسستك . ستحصل أيضًا على فهم ثري لكيفية قيام التعلم الآلي وعلوم البيانات بتعطيل العديد من الصناعات اليوم. تم تجهيز الدورة بالعديد من جلسات الفيديو ومنتديات المناقشة والاختبارات المصنفة والموارد الأخرى القابلة للتنزيل. في نهاية المنهج ، ستحصل على فرصة للعمل مع ستة مشاريع حقيقية من الصناعة لتطبيق معرفتك.
المميزات الرئيسية:
- – تعرف على الانحدار الخطي واللوجستي وشجرة القرار وخوارزميات الغابة العشوائية التي تساعد في بناء نماذج التعلم الآلي و تعلم الالة .
- – اكتساب فهم قوي لكيفية حل مشاكل التصنيف والانحدار في التعلم الآلي و تعلم الالة ، وكيفية تجميع تقنيات النمذجة مثل التعزيز والتعبئة وحيل النواة.
- – تعرف على تقنيات تقليل الأبعاد وكن قادرًا على تقييم نماذج التعلم الآلي وتعلم الالة الخاصة بك وتحسينها عبر هندسة الميزات.
- – أن تكون قادرًا على العمل مع أنواع مختلفة من البيانات لمشاكل التعلم الآلي و تعلم الالة مثل الجداول والنصوص وغير المنظمة ، إلخ.
المدة: 6-8 أسابيع ، 8-10 ساعات / أسبوع
التقييم: 4.5 من 5
يمكنك التسجيل هنا
مراجعة
