دورات تعلم الالة
تعلم الالة إن كان لديك فضول حول كيفية تقديم محركات البحث أو المتاجر الإلكترونية للتوصيات فأنت بحاجة إلى تعلم الآلة حيث تقوم بتقديم النتائج الأكثر دقة.
تشمل أيضاً تطبيقات التعلم الآلي برمجيات اكتشاف الاحتيال الإلكتروني، اكتشاف تهديدات البرامج الضارة، الصيانة التنبؤية وخوارزميات تصفيه البريد العشوائي وأتمتة الأعمال.
يمر تعلم الآلة بالعديد من المراحل بدءًا المدخلات وصولًا إلى المخرجات.
يوجد أربعة أنواع للتعلم الآلي وهي:
1- التعلم الخاضع للإشراف: إن التعلم الآلي الخاضع للإشراف يحتاج من المبرمج أن يدربه على الخوارزمية التي سوف يتعامل من خلالها مع المدخلات والمخرجات.
2- التعلم غير الخاضع للإشراف: يقوم التعلم غير الخاضع للإشراف بفحص البيانات للبحث عن الأنماط التي يمكن أن تستخدمها الآلة لتجميع البيانات.
3- التعلم شبه الخاضع للإشراف: يتم فيه تزويد الخوارزميات بالقليل فقط من بيانات التدريب وبعدها تتعلم الخوارزمية أبعاد هذه البيانات وتطبقها على البيانات الجديدة.
4- التعلم المعزز: يعمل عن طريق خوارزمية ذات هدف ومجموعة قواعد لتحقيق الهدف، وتبرمج الخوارزمية للحصول على مكافآت عند تحقيق شيء جيد، وتلقي العقوبات عند اتخاذ إجراء غير مناسب، وتستخدم الروبوتات وألعاب الفيديو وإدارة الموارد هذه التقنية.
يمنح التعلم الآلي المؤسسات رؤية واسعة حول اتجاهات العملاء وسلوكهم، وقد أصبحت العديد من الشركات تجعل التعلم الآلي جزءًا أساسيًا ضمن عملياتها.
وفي هذا المقال سوف تتعرف على أفضل الدورات المقدمة في هذا المجال من أشهر الجامعات والمؤسسات التعليمية في العالم.
أبرز دورات أونلاين في تعلم الالة:
- تخصص تعلم الآلة من Coursera
- برنامج تعلم الآلة لمهندسي DevOps من Udacity
- دروة مقدمة في تعلم الآلة من Udacity
- دورة مقدمة في تعلم الآلة من Coursera
- دروة تعلم الآلة من Udacity
- دورة تعلم الآلة من Coursera
- دروة علم البيانات: تعلم الآلة من Edx
- دروة تعلم الآلة من skillup by simplilearn
1- تخصص تعلم الالة من Coursera
- مقدم الدورة: جامعة واشنطن في أمريكا(University of Washington) بالتعاون مع موقع Coursera
- الوصف:
تعلم الالة يقدم لك هذا التخصص كبار الباحثين في جامعة واشنطن في مجال التعلم الآلي. من خلال سلسلة من التجارب الواقعية، ستكتسب خبرة تطبيقية في المجالات الرئيسية للتعلم الآلي بما في ذلك التنبؤ والتصنيف والتجميع واسترجاع المعلومات. سوف تتعلم كيفية تحليل مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة، وإنشاء أنظمة تتكيف وتتحسن بمرور الوقت ، وبناء تطبيقات ذكية يمكنها عمل تنبؤات من البيانات المتوفرة.
- المحتوى:
يحتوي التخصص على أربع دورات ، و بإمكانك أخذ دورة بشكل مستقل ، و لكن لن تكون ملم بجميع مواضيع التخصص.
-
- أسس التعلم الآلي عبر نهج تجربة واقعية: هل لديك بيانات وتتساءل ماذا يمكن أن تخبرك؟ هل تحتاج إلى فهم أعمق للطرق الأساسية التي يمكن للتعلم الآلي من خلالها تحسين عملك؟ هل تريد أن تكون قادرًا على التحدث مع المتخصصين حول أي شيء من الانحدار والتصنيف إلى التعلم العميق وأنظمة التوصية؟ تتعامل هذه الدورة التدريبية الأولى مع طريقة التعلم الآلي على أنها صندوق أسود. باستخدام هذا التجريد ، ستركز على فهم المهام التي تهمك ، ومطابقة هذه المهام بأدوات التعلم الآلي ، وتقييم جودة المخرجات. في الدورات اللاحقة ، سوف تتعمق في مكونات هذا الصندوق الأسود من خلال فحص النماذج والخوارزميات. تشكل هذه القطع معًا خط أنابيب التعلم الآلي ، والذي ستستخدمه في تطوير التطبيقات الذكية.
- تعلم الآلة: الانحدار – Regression: في هذه الدورة ، سوف تستكشف نماذج الانحدار الخطي المنتظمة لمهمة التنبؤ واختيار الميزة. سوف تكون قادرًا على التعامل مع مجموعات كبيرة جدًا من الميزات والاختيار بين نماذج مختلفة التعقيد. ستقوم أيضًا بتحليل تأثير جوانب بياناتك – مثل القيم المتطرفة – على النماذج والتنبؤات التي اخترتها. لتلائم هذه النماذج ، ستقوم بتنفيذ خوارزميات التحسين التي تتناسب مع مجموعات البيانات الكبيرة.
- تعلم الآلة: التصنيف – Classification: في المثال الخاص بهذه الدورة حول تحليل المشاعر ، ستقوم بإنشاء نماذج تتنبأ بفصل (شعور إيجابي / سلبي) من ميزات الإدخال (نص المراجعات ، معلومات ملف تعريف المستخدم ، …). وفي دراسة الحالة الثانية، وهي التنبؤ بالتخلف عن سداد القرض ، ستتعامل مع البيانات المالية ، وتتوقع متى من المحتمل أن يكون القرض محفوفًا بالمخاطر أو آمنًا للبنك. هذه المهام هي أمثلة على التصنيف ، وهو أحد المجالات الأكثر استخدامًا في التعلم الآلي ، مع مجموعة واسعة من التطبيقات ، بما في ذلك استهداف الإعلانات ، واكتشاف الرسائل غير المرغوب فيها ، والتشخيص الطبي ، وتصنيف الصور.
- تعلم الآلة: التجميع والاسترجاع- Clustering & Retrieval: في دراسة الحالة الثالثة هذه ، والعثور على مستندات مماثلة ، ستقوم بفحص الخوارزميات القائمة على التشابه لاسترجاعها. في هذه الدورة التدريبية ، ستفحص أيضًا تمثيلات منظمة لوصف المستندات في المجموعة ، بما في ذلك نماذج المجموعات والعضوية المختلطة ، مثل تخصيص Dirichlet الكامن (LDA). ستنفذ تعظيم التوقعات (EM) لمعرفة مجموعات المستندات ، ومعرفة كيفية توسيع نطاق الأساليب باستخدام MapReduce.
- اللغة: الإنجليزية ، و لكن يوجد ترجمة بأكثر من لغة كالعربية و الفرنسية و غيرها
- المدة: 7 أشهر، بمعدل 3 ساعات في الأسبوع، ولكن بإمكانك أن تنتهي بوقت أسرع من ذلك، يعتمد ذلك على مثابرتك و اجتهادك
- المستوى: متوسط
- التكلفة: لديك فرصة للتجربة لمدة 7 أيام، وإن قررت الاستمرار بعد التجربة، فيبلغ رسوم هذا التخصص 49 دولار لكل شهر بعد الفترة التجريبية، بمقدار سرعتك في انهاء التخصص بمقدار ما وفرت من المال.
2- برنامج تعلم الالة لمهندسي DevOps من Udacity
- مقدم الدورة: موقع Udacity
- الوصف:
دورات تعلم الالة في هذا البرنامج ، ستقوم ببناء مهارات DevOps المطلوبة لأتمتة الجوانب والمراحل المختلفة لبناء نماذج التعلم الآلي ومراقبتها.
- المحتوى:
يحتوي البرنامج على 5 دورات، وهي:
-
- مبادئ تعليمات البرمجة النظيفة
- بناء سير عمل نموذج قابل للتكرار
- نشر مسار أنشطة ML قابل للتطوير في الإنتاج
- تسجيل النماذج الآلي والمراقبة
- اللغة: الإنجليزية
- المدة: 4 أشهر، بمعدل 10 ساعات في الأسبوع، ، ولكن بإمكانك أن تنتهي بوقت أسرع من ذلك، يعتمد ذلك على مثابرتك و اجتهادك
- المستوى: متوسط إلى متقدم
- التكلفة: تتوفر هذه الدورة بباقتين، الأولى بــ 1499 ريال بالشهر و الباقة الثانية بــ 5067 ريال لـ 4 أشهر، وكل باقة لها مزايا وخصائص مختلفة.
3- دروة مقدمة في تعلم الالة من Udacity
- مقدم الدورة: موقع Udacity
- الوصف:
دورات تعلم الالة التعلم الآلي هو تذكرة من الدرجة الأولى للمهن الأكثر إثارة في مجال تحليل البيانات اليوم. نظرًا لتكاثر مصادر البيانات جنبًا إلى جنب مع قوة الحوسبة لمعالجتها ، يعد الانتقال مباشرة إلى البيانات أحد أكثر الطرق مباشرة لاكتساب الرؤى والتنبؤ بسرعة. يجمع التعلم الآلي بين علوم الكمبيوتر والإحصاءات لتسخير تلك القدرة التنبؤية. هي مهارة لا غنى عنها لجميع محللي البيانات وعلماء البيانات الطموحين ، أو أي شخص آخر يريد جمع كل تلك البيانات الأولية في اتجاهات وتوقعات محسّنة.
- المحتوى:
- مرحبًا بك في التعلم الآلي
- Naive Bayes
- دعم آلات Vector
- شجرة القرارات
- اختر الخوارزمية الخاصة بك
- مجموعات البيانات والأسئلة
- الانحدار
- القيم المتطرفة
- التجمعات
- ميزة التحجيم
- اللغة: الإنجليزية
- المدة: 10 أسابيع، ولكن بإمكانك أن تنتهي بوقت أسرع من ذلك، يعتمد ذلك على مثابرتك و اجتهادك
- المستوى: متوسط إلى متقدم
- التكلفة: مجانية
4- دورة مقدمة في تعلم الالة من Coursera
- مقدم الدورة: جامعة ديوك في أمريكا (Duke University) بالتعاون مع موقع Coursera
- الوصف:
دورات تعلم الالة ستزودك هذه الدورة بالفهم الأساسي لنماذج التعلم الآلي (logistic regression, multilayer perceptrons, convolutional neural networks, natural language processing, وما إلى ذلك) بالإضافة إلى توضيح كيف يمكن لهذه النماذج حل المشكلات المعقدة في مجموعة متنوعة من الصناعات ، من التشخيص الطبي للتعرف على الصور والتنبؤ بالنص. بالإضافة إلى ذلك ، قمنا بتصميم تمارين تدريبية ستمنحك خبرة عملية في تنفيذ نماذج علوم البيانات هذه على مجموعات البيانات. ستعلمك هذه التدريبات العملية كيفية تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي باستخدام PyTorch والمكتبات مفتوحة المصدر التي تستخدمها شركات التكنولوجيا الرائدة في مجال التعلم الآلي (مثل Google و NVIDIA و CocaCola و eBay و Snapchat و Uber وغيرها الكثير).
- المحتوى:
- مقدمة بسيطة في تعلم الآلة (7 ساعات): تركز هذه الوحدة على تقديم مفاهيم التعلم الآلي بأقل قدر ممكن من الرياضيات. سنقدم مفاهيم أساسية في التعلم الآلي ، بما في ذلك الانحدار اللوجستي ، وهي طريقة مبسطة للتعلم الآلي (ML) لكنها مستخدمة على نطاق واسع. تغطي الدورة أيضًا نظام الإدراك الحسي متعدد الطبقات (MLP)
- أساسيات نماذج التعلم (4 ساعات): في هذه الوحدة سوف نناقش الأساس الرياضي لتعلم الشبكات العميقة. سنبدأ أولاً بكيفية تعريفنا لمسألة تعلم الشبكات العميقة كمشكلة تصغير لوظيفة رياضية. بعد تحديد هدفنا الرياضي، سنقدم طرق التحقق من مدى الصحة لتقدير الأداء الوقعي للشبكات العميقة المكتسبة. سنناقش بعد ذلك كيف يمكن استخدام الانحدار ، وهو أسلوب كلاسيكي في التحسين ، لتحقيق هذا الهدف الرياضي. أخيرًا ، سنناقش سبب وكيفية استخدام النسب المتدرجة العشوائية في التطبيق السابق لتعلم الشبكات العميقة.
- تحليل الصورة مع Convolutional Neural Networks (4 ساعات): بهذا الاسبوع سنرى تدريب النموذج المبني مسبقاً، بالإضافة إلى نقل التعلم والضبط. بالإضافة إلى تعلم أساسيات CNN وكيفية تطبيقها ، سيتم توفير مناقشة دقيقة حول حدس CNN ، بهدف ضمان فهم الأساسيات للطلاب.
- الشبكات العصبية المتكررة لمعالجة اللغة الطبيعية (5 ساعات): سنأخذ هذا الأسبوع تطبيق الشبكات العصبية على معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، ابتداءً من النماذج العصبية البسيطة إلى النماذج الأكثر تعقيدًا. سنفهم كيفية استخدام هذه الأساليب في تعلم النموذج واستخدامه للعديد من تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية. ستتم أيضًا مناقشة مجموعة واسعة من نماذج البرمجة اللغوية العصبية العصبية ، بما في ذلك الشبكات العصبية المتكررة ، وتحديدًا نماذج الذاكرة طويلة المدى (LSTM).
- شبكة المحولات لمعالجة اللغة الطبيعية (ساعتان): سنغطي هذا الأسبوع مقدمة عن شبكة Transformer Network ، وهي عبارة عن نموذج تعلم آلي عميق مصمم ليكون أكثر مرونة وقوة من الشبكة العصبية المتكررة (RNN). سنبدأ بمراجعة العديد من اللبنات الأساسية للتعلم الآلي لشبكة Transformer بتفاصيلها الأساسية.
- مقدمة في التعلم المعزز (4 ساعات): سندرس هذا الأسبوع التعلم المعزز ، وهو مفهوم أساسي في التعلم الآلي، ويهتم باتخاذ الإجراءات المناسبة لتعظيم المكافآت في موقف معين. بعد تعلم الخطوات الأولية للتعلم المعزز ، سننتقل إلى Q Learning ، وكذلك Deep Q Learning. سنناقش الفرق بين مفهومي الاستكشاف والاستغلال وسبب أهميتهما.
- اللغة: الإنجليزية ، و لكن يوجد ترجمة بأكثر من لغة كالعربية و الفرنسية و غيرها
- المدة: 26 ساعة، ولكن بإمكانك أن تنتهي بوقت أسرع من ذلك، يعتمد ذلك على مثابرتك و اجتهادك
- المستوى: متوسط
- التكلفة: تبلغ رسوم هذه الدورة 49 دولار، ولكن بإمكانك أخذ الدورة بشكل مجاني ولكن بدون بعض المميزات كالشهادة وغيرها.
5- دروة تعلم الالة من Udacity
- مقدم الدورة: معهد جورجيا التقني في أمريكا (Georgia Institute of Technology) بالتعاون مع موقع Udacity
- الوصف:
- دورة تعلم الآلة هي دورة تُعطى لمستوى الدراسات العليا في معهد جورجيا التقني، وتغطي مجال الذكاء الاصطناعي المعني ببرامج الكمبيوتر التي تعدل وتحسن أدائها من خلال الخبرات المكتسبة بالتجربة والبيانات
- المحتوى:
- التعلم الخاضع للإشراف: يشمل المحور النقاط التالية (التعلم الآلي هو ROX – أشجار القرار – الانحدار والتصنيف – الشبكات العصبية – التعلم المستند إلى المثيل – مجموعة B & B – أساليب Kernel وآلات المتجهات الداعمة (SVM) – نظرية التعلم الحسابي – أبعاد VC – التعلم البايزي – الاستدلال البايزي)
- التعلم الغير خاضع للإشراف: يشمل المحور النقاط التالية (التحسين العشوائي – التجميع – اختيار الميزة – تحويل الميزات – نظرية المعلومات)
- التعلم المعزز: يشمل المحور النقاط التالية (عمليات قرار ماركوف – التعلم المعزز – نظرية الألعاب)
- اللغة: الإنجليزية
- المدة: 4 أشهر، ولكن بإمكانك أن تنتهي بوقت أسرع من ذلك، يعتمد ذلك على مثابرتك و اجتهادك
- المستوى: متوسط
- التكلفة: مجاني
6- دورة تعلم الالة من Coursera
- مقدم الدورة: جامعة ستانفورد في أمريكا (Stanford University) بالتعاون مع موقع Coursera
- الوصف:
دورات تعلم الالة التعلم الآلي هو علم جعل أجهزة الكمبيوتر تعمل دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. في العقد الماضي، بسبب علم التعلم الآلي سيارات ذاتية القيادة، وتعرّفًا عمليًا على الجنب النظري من كثرة التجارب، وبحثًا فعالاً على الويب، وأيضاً فهمًا جيدا بشكل كبير للجينوم البشري. ينتشر التعلم الآلي اليوم لدرجة أنك ربما تستخدمه عشرات المرات في اليوم دون أن تدرك ذلك. في هذه الدورة، ستتعرف على أكثر تقنيات التعلم الآلي فاعلية ، وستكتسب تدريبًا على تنفيذها وجعلها تعمل بنفسك. والأهم من ذلك ، أنك ستتعلم ليس فقط الأسس النظرية للتعلم، ولكن أيضًا اكتساب المعرفة العملية اللازمة لتطبيق هذه التقنيات بسرعة وقوة على المشكلات الجديدة. أخيرًا ، ستتعرف على بعض أفضل ممارسات وادي السيليكون في الابتكار من حيث صلتها بالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.
- المحتوى:
- مقدمة
- الانحدار الخطي بمتغير واحد
- مراجعة الجبر الخطي
- الانحدار الخطي بمتغيرات متعددة
- Octave/Matlab
- الانحدار اللوجستي
- التنظيم
- الشبكات العصبية: التمثيل
- الشبكات العصبية: التعلم
- نصائح لتطبيق التعلم الآلي
- تصميم نظام التعلم الآلي
- دعم آلات المتجهات
- التعلم الغير خاضع للإشراف
- تخفيض الأبعاد
- اكتشاف العيوب
- أنظمة التوصية
- تعلم الآلة على نطاق واسع
- مثال على التطبيق: Photo OCR
- اللغة: الإنجليزية ، و لكن يوجد ترجمة بأكثر من لغة كالعربية و الفرنسية و غيرها
- المدة: 61 ساعة، ولكن بإمكانك أن تنتهي بوقت أسرع من ذلك، يعتمد ذلك على مثابرتك و اجتهادك
- المستوى: متوسط
- التكلفة: تبلغ رسوم هذه الدورة 79 دولار، ولكن بإمكانك أخذ الدورة بشكل مجاني ولكن بدون بعض المميزات كالشهادة وغيرها.
7- دروة علم البيانات: تعلم الالة من Edx
- مقدم الدورة: جامعة هارفارد في أمريكا (Harvard University) بالتعاون مع موقع Edx
- الوصف:
- ربما تأتي منهجيات علم البيانات الأكثر شيوعًا الآن من علم التعلم الآلي. ما يميز التعلم الآلي عن عمليات اتخاذ القرار الموجهة بالكمبيوتر هو أنه يبني خوارزميات التنبؤ باستخدام البيانات. تتضمن تطبيقات التعلم الآلي بعض المنتجات المنتشرة التي تستخدم التعلم الآلي ، قارئات الكتابة اليدوية التي تنفذها الخدمة البريدية ، والتعرف على الكلام ، وأنظمة التوصية بالأفلام، وأجهزة الكشف عن الرسائل غير المرغوب فيها. ستتعرف على بيانات التدريب وكيفية استخدام مجموعة من البيانات لاكتشاف العلاقات التنبؤية المحتملة. أثناء قيامك ببناء نظام التوصية بالأفلام ، ستتعلم أيضاً كيفية تدريب الخوارزميات باستخدام بيانات التدريب حتى تتمكن من التنبؤ بنتيجة مجموعات البيانات المستقبلية. سوف تتعلم أيضًا المزيد عن الإكثار من التدريب والأساليب لتجنبه مثل التحقق المتبادل. كل هذه المهارات أساسية للتعلم الآلي.
- ماذا ستتعلم بانتهاء الدورة:
- أساسيات التعلم الآلي
- كيفية إجراء التحقق المتبادل لتجنب الإفراط في التدريب
- العديد من خوارزميات التعلم الآلي الشائعة
- كيفية بناء نظام التوصية
- ما هو التنظيم ولماذا هو مفيد؟
- اللغة: الإنجليزية ، و لكن يوجد ترجمة بأكثر من لغة كالعربية و الفرنسية و غيرها
- المدة: 8 أسابيع ( 2 – 4 ساعة بالأسبوع)، ولكن بإمكانك أن تنتهي بوقت أسرع من ذلك، يعتمد ذلك على مثابرتك و اجتهادك
- المستوى: متوسط
- التكلفة: تبلغ رسوم هذه الدورة 99 دولار، ولكن بإمكانك أخذ الدورة بشكل مجاني ولكن بدون بعض المميزات كالشهادة وغيرها.
8- دروة تعلم الالة من skillup by simplilearn
تعلم الالة
- مقدم الدورة: موقع skillup by simplilearn
- الوصف:
دورات تعلم الالة تم تصميم هذه الدورة لأساسيات التعلم الآلي لتقديم أساس متين ومهارات عملية لمهندسي التعلم الآلي وعلماء البيانات ومتخصصي الذكاء الاصطناعي. اكتسب الخبرة العملية في معالجة البيانات ، والسلاسل الزمنية ، واستخراج النصوص ، والتعلم الخاضع للإشراف والغير الخاضع للإشراف. الدورة مثالية لأي شخص يتطلع إلى تعلم التعلم الآلي وبدء حياته المهنية.
- المحتوى:
- مقدمة
- مقدمة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
- معالجة البيانات
- التعلم الخاضع للإشراف
- هندسة الخصائص
- تصنيف التعلم الخاضع للإشراف
- تعليم غير مشرف عليه
- نمذجة السلاسل الزمنية
- فرقة التعلم
- أنظمة التوصية
- تحليل النصوص
- يسلط الضوء على المشروع
- مشاريع للتطبيق
- اللغة: الإنجليزية
- المدة: 7 ساعات
- المستوى: مبتدئ
- التكلفة: مجانية
