المرحلة الثانية: تعلم الآلة الكلاسيكي

تخصص تعلم الآلة - وصف تفصيلي للمشروع

نظرة عامة على المشروع

تخصص تعلم الآلة (Machine Learning Specialization) هو برنامج دورات تدريبية أساسية عبر الإنترنت تم إنشاؤه بالتعاون بين DeepLearning.AI وجامعة ستانفورد أونلاين (Stanford Online). سيعلم هذا البرنامج المناسب للمبتدئين أساسيات تعلم الآلة وكيفية استخدام هذه التقنيات لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي الواقعية.

معلومات المحاضر

يقدم هذا التخصص البروفيسور أندرو نج (Andrew Ng)، وهو صاحب رؤية في مجال الذكاء الاصطناعي، قاد أبحاثًا حاسمة في جامعة ستانفورد وقام بعمل رائد في Google Brain و Baidu و Landing.AI، مما أدى إلى تطوير مجال الذكاء الاصطناعي.

أندرو نج هو مؤسس DeepLearning.AI، وشريك عام في AI Fund، ومؤسس مشارك ورئيس مجلس إدارة Coursera، وأستاذ مساعد في جامعة ستانفورد.

تاريخ الدورة وسمعتها

هذا البرنامج التخصصي المكون من 3 دورات هو نسخة محدثة من دورة تعلم الآلة الرائدة التي قدمها أندرو، والتي حصلت على تقييم 4.9/5 وشارك فيها أكثر من 4.8 مليون متعلم منذ إطلاقها في عام 2012.

اعتبارًا من عام 2020، كانت ثلاث من الدورات التدريبية الأكثر شعبية على Coursera من تقديم أندرو نج: تعلم الآلة (المركز الأول)، الذكاء الاصطناعي للجميع (المركز الخامس)، الشبكات العصبية والتعلم العميق (المركز السادس).

هيكل الدورة

ينقسم هذا البرنامج التخصصي إلى 3 دورات، لكل منها موضوع محدد ومحتوى مقسم أسبوعيًا:

1. التعلم الآلي الخاضع للإشراف: الانحدار والتصنيف (Supervised Machine Learning: Regression and Classification)

   • مقدمة في تعلم الآلة
   • الانحدار (الانحدار الخطي)
   • التصنيف (الانحدار اللوجستي)

2. خوارزميات التعلم المتقدمة (Advanced Learning Algorithms)

   • الشبكات العصبية
   • أشجار القرار
   • الغابات العشوائية
   • خوارزميات التعزيز (Boosting)
   • نصائح عملية لتطبيق تعلم الآلة

3. التعلم غير الخاضع للإشراف، وأنظمة التوصية، والتعلم المعزز (Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning)

   • تقنيات التعلم غير الخاضع للإشراف
   • أنظمة التوصية
   • أساسيات التعلم المعزز

المدة الزمنية للدراسة

بمعدل دراسة 5 ساعات في الأسبوع، يستغرق إكمال الدورة الأولى 3 أسابيع، وإكمال الدورة الثانية 4 أسابيع، وإكمال الدورة الثالثة 3 أسابيع.

وصف تفصيلي لمحتوى الدورة

تقدم هذه الدورة مقدمة واسعة النطاق لتعلم الآلة الحديث، بما في ذلك:

التعلم الخاضع للإشراف

• الانحدار الخطي المتعدد
• الانحدار اللوجستي
• الشبكات العصبية
• أشجار القرار

التعلم غير الخاضع للإشراف

• التجميع
• تقليل الأبعاد
• أنظمة التوصية

أفضل الممارسات في وادي السيليكون

• تقييم النموذج وضبطه
• اعتماد نهج يركز على البيانات لتحسين الأداء
• ممارسات مبتكرة أخرى في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

نتائج التعلم

بعد الانتهاء من هذا البرنامج التخصصي، ستكون قادرًا على:

• بناء نماذج تعلم الآلة في Python باستخدام مكتبات تعلم الآلة الشائعة NumPy و scikit-learn
• بناء وتدريب نماذج تعلم الآلة الخاضعة للإشراف لمهام التنبؤ والتصنيف الثنائي، بما في ذلك الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي
• بناء وتدريب الشبكات العصبية باستخدام TensorFlow لإجراء التصنيف متعدد الفئات
• تطبيق أفضل الممارسات في تطوير تعلم الآلة لتمكين نماذجك من التعميم على البيانات والمهام الواقعية
• بناء واستخدام أشجار القرار وطرق تجميع الأشجار، بما في ذلك الغابات العشوائية وأشجار التعزيز
• استخدام تقنيات التعلم غير الخاضع للإشراف: بما في ذلك التجميع واكتشاف الحالات الشاذة
• بناء أنظمة توصية باستخدام طرق التصفية التعاونية وطرق التعلم العميق القائمة على المحتوى
• بناء نماذج التعلم المعزز العميق

مميزات الدورة

تشمل مميزات الدورة ما يلي:

• لا تتطلب معرفة رياضية مسبقة أو خلفية برمجية صارمة
• تعتمد على محتوى الدورة التدريبية الأساسي - الذي تم التحقق منه على مدار سنوات من قبل ملايين المتعلمين - وتجعله أسهل للفهم
• تقوم بتدريس مفاهيم الذكاء الاصطناعي الأساسية من خلال طرق بصرية بديهية، ثم تقدم التعليمات البرمجية والرياضيات الأساسية اللازمة لتنفيذ الخوارزميات

المكدس التقني والأدوات

تستخدم الدورة بشكل أساسي التقنيات والأدوات التالية:

# مكتبات Python الرئيسية
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import scikit-learn
import tensorflow as tf

الجمهور المستهدف

• المبتدئين في تعلم الآلة
• المهنيين الذين يتطلعون إلى دخول مجال الذكاء الاصطناعي
• المتعلمين الذين يرغبون في بناء حياة مهنية في مجال تعلم الآلة
• المطورين الذين لديهم معرفة أساسية بـ Python

الاعتماد والشهادة

عند الانتهاء من الدورة، سيتم الحصول على شهادة معتمدة من Coursera، والتي تصدرها جامعة ستانفورد و DeepLearning.AI بشكل مشترك.

تقييم الدورة

إذا كنت ترغب في دخول مجال الذكاء الاصطناعي أو بناء حياة مهنية في مجال تعلم الآلة، فإن تخصص تعلم الآلة الجديد هو أفضل نقطة انطلاق.

---

ملاحظة: يتم تدريس هذه الدورة باللغة الإنجليزية، ويوصى بأن يكون لديك معرفة أساسية باللغة الإنجليزية تحدثًا وكتابة وقراءة. توفر الدورة ترجمات وشروحات ودعمًا للواجبات، وهي مناسبة للمتعلمين في جميع أنحاء العالم.