التعلم الآلي مع Scikit-learn و PyTorch و Hugging Face

يشمل الذكاء الاصطناعي الحديث كل شيء من الانحدار الخطي البسيط إلى نماذج اللغة المعقدة. وتعمل هذه الدورة على سد الفجوة بين النظرية والممارسة، من خلال تقديم مقدمة شاملة للأدوات التي تدعم ابتكارات الذكاء الاصطناعي اليوم. وسوف تتقدم من تحليل البيانات الأساسية إلى فهم بنية الشبكات العصبية الحديثة والأنظمة المولدة. من خلال شروحات واضحة وأمثلة مبنية على البرمجة، سوف تكتسب الثقة في التعامل مع البيانات وبناء النماذج التي تحل مشاكل العالم الحقيقي. وبحلول نهاية هذا البرنامج، سوف يكون لديك فهم وظيفي لكيفية اختيار وتدريب وصقل النماذج لمختلف التطبيقات. ماذا ستتعلم: - فهم المفاهيم الأساسية للتعلم تحت الإشراف ودون إشراف باستخدام Scikit-learn. - تنفيذ هياكل التعلم العميق وإدارة توسعات البيانات باستخدام PyTorch. - تطبيق نماذج محولات مدربة مسبقا لمهام اللغة الطبيعية باستخدام النظام الإيكولوجي لـ Hugging Face. - ممارسة تنظيف البيانات الأساسية، وقياس السمات، وتقنيات التحقق من صحة النماذج. - استكشاف المفاهيم الحديثة للذكاء الاصطناعي التوليد بما في ذلك إدماج المتجهات واستراتيجيات التحسين. - وضع إجراءات لتقييم أداء النموذج وضمان موثوقية النموذج. تبدأ الدورة بتعريفات أساسية ودورة حياة التعلم الآلي، وتنتقل من خلال الخوارزميات الكلاسيكية إلى مواضيع التعلم العميق المتقدمة. وهي مصممة خصيصا للمبتدئين الذين يريدون نهجا واضحا وقائما على النص للتعلم دون أي شروط مسبقة. ابدأ في بناء خبرتك التقنية في التعلم الآلي الآن.