الأكاديمية البريطانية للتدريب والتطوير تقدم دورة شاملة في بايثون لعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي، مصممة لتدريب المشاركين على المهارات والمعرفة الأساسية للعمل في مجال علوم البيانات والذكاء الاصطناعي باستخدام بايثون.

تأخذك هذه الدورة في رحلة لاستخدام برمجة بايثون لتحليل البيانات، وتساعدك في التعامل مع مكتبات معالجة البيانات المختلفة. كما تتضمن استخدام Matplotlib وSeaborn لعرض البيانات بصريًا، مما يتيح إنشاء مخططات ورسوم بيانية مفيدة للمستخدم.

ستناقش الدورة أيضًا مختلف خوارزميات التعلم الآلي، بما في ذلك التعلم الموجّه، التعلم غير الموجّه، وتقييم النماذج. بالإضافة إلى ذلك، سيتم تناول مفاهيم في الذكاء الاصطناعي مثل بناء النماذج ونشرها باستخدام أطر عمل بايثون، مع تجربة عملية في الشبكات العصبية، التعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP).

ستوفر لك الدورة أيضًا فهم القضايا الأخلاقية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات.

من خلال هذه الدورة، ستتقن استخدام بايثون في تطبيق النماذج العلمية على الحياة الواقعية، تحليل البيانات، عرضها بصريًا، وبناء ونشر نماذج التعلم الآلي لتطبيقها في العالم الحقيقي.

الهدف:أهداف دورة بايثون لعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي:

تهدف هذه الدورة إلى تمكين المشاركين من إتقان برمجة بايثون لاستخدامها في تطبيقات علوم البيانات والذكاء الاصطناعي. سيتعلم المشاركون بشكل احترافي Pandas، NumPy، Matplotlib، وSeaborn، وبناء وتقييم نماذج التعلم الآلي (ML) باستخدام مجموعات بيانات واقعية، بالإضافة إلى فهم مبادئ الذكاء الاصطناعي وتطبيق الشبكات العصبية أثناء التعمق في التعلم العميق.

كما ستشمل الدورة معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتطبيقات تعتمد على النصوص، مع التعرف على الاعتبارات الأخلاقية للذكاء الاصطناعي واتخاذ الإجراءات المناسبة. في النهاية، سيطور المشاركون مشروع تخرج يعكس المهارات المكتسبة خلال الدورة.

من يجب أن يحضر هذه الدورة؟

هذه الدورة مثالية لـ:

• الطامحين للعمل في مجال علوم البيانات أو الذكاء الاصطناعي.
• المهندسين والمطورين الذين يرغبون في تبني علوم البيانات أو الذكاء الاصطناعي.
• محللي الأعمال الذين يعتمدون على تحليل البيانات لاتخاذ القرارات.
• المتخصصين في تقنيات الحوسبة وعلوم البيانات الراغبين في تعزيز معرفتهم بـ التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.
• الطلاب المهتمين بفهم علوم البيانات واستكشاف استخداماتها في الذكاء الاصطناعي.

كيف سيستفيد المشاركون؟

بعد إكمال الدورة، سيحصل المشاركون على الفوائد التالية:

• تجربة عملية في بايثون: تعلم الاستخدامات العملية لبايثون في علوم البيانات، بما في ذلك العمل على Pandas وNumPy وMatplotlib وSeaborn.
• فهم شامل لعلوم البيانات: إتقان تحليل البيانات، معالجتها، وتصورها، مع تعلم كيفية تنظيف البيانات وتحليلها وتقديمها بشكل احترافي.
• إتقان نماذج التعلم الآلي: القدرة على بناء، تقييم، وتحسين النماذج لاتخاذ قرارات مدفوعة بالبيانات في التطبيقات الواقعية.
• الخبرة في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق: فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، مع بناء الشبكات العصبية وتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي باستخدام TensorFlow وKeras.
• معرفة عملية بمعالجة اللغة الطبيعية (NLP): تطبيق تقنيات NLP في تحليل المشاعر، وتصنيف النصوص، وغيرها من التطبيقات المتعلقة بمعالجة النصوص.
• الإدراك الأخلاقي في الذكاء الاصطناعي: فهم التحديات الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي والاستعداد لاستخدامه بطريقة مسؤولة وعادلة.
• حل المشكلات المعقدة بثقة: القدرة على معالجة المشكلات باستخدام تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، والاستفادة من بايثون في تحليل البيانات وبناء النماذج واتخاذ القرارات.
• التواصل والتعاون: إتاحة فرصة للتفاعل مع المحترفين في الصناعة، الزملاء، والمدربين، مما يفتح الأبواب أمام فرص وظيفية جديدة، تعاونات، وإرشاد مهني في علوم البيانات والذكاء الاصطناعي.

في نهاية الدورة، لن يكتسب المشاركون مهارات تقنية قيمة فحسب، بل سيتعلمون أيضًا كيفية تطبيق بايثون في علوم البيانات والذكاء الاصطناعي على مشاريع حقيقية.

مقدمة في برمجة بايثون

• أساسيات بناء الجملة والهياكل في بايثون
• العمل مع مكتبات بايثون لعلوم البيانات

معالجة البيانات باستخدام Pandas و NumPy

• مقدمة عن Pandas للتعامل مع إطارات البيانات
• التعامل مع البيانات المفقودة، تنظيف البيانات، والتحويلات
• العمل مع مصفوفات NumPy وإجراء العمليات الرياضية

تصور البيانات

• استخدام Matplotlib لإنشاء مخططات أساسية
• تصور البيانات باستخدام Seaborn لإنشاء رسوم بيانية إحصائية
• تقنيات متقدمة لإنشاء مخططات أكثر تفاعلية وسرد البيانات

مقدمة في تعلم الآلة

• نظرة عامة على مفاهيم تعلم الآلة
• خوارزميات التعلم الموجَّه (مثل الانحدار الخطي، أشجار القرار)
• خوارزميات التعلم غير الموجَّه (مثل التجميع وتقليل الأبعاد)

بناء وتقييم نماذج تعلم الآلة

• تدريب واختبار نماذج تعلم الآلة
• تقييم النماذج باستخدام معايير مثل الدقة، الاستدعاء، والتقييم بـ F1 Score
• تحسين المعلمات والتحقق المتقاطع

أسس الذكاء الاصطناعي

• مقدمة إلى مفاهيم وتطبيقات الذكاء الاصطناعي
• بناء الشبكات العصبية باستخدام TensorFlow و Keras
• تقنيات التعلم العميق وأطر العمل الخاصة بها

معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

• معالجة النصوص واستخراج الميزات
• تطبيق نماذج NLP الأساسية في تحليل المشاعر وتصنيف النصوص
• توليد النصوص وتمثيلات الكلمات (مثل Word2Vec)

الاعتبارات الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات

• فهم التأثيرات الأخلاقية لتقنيات الذكاء الاصطناعي
• الاستخدام المسؤول للبيانات، الخصوصية، والعدالة في النماذج الذكية

المشروع الختامي

• تطوير ونشر مشروع في تعلم الآلة أو الذكاء الاصطناعي لحل مشكلة حقيقية
• عرض نتائج المشروع باستخدام تقنيات تصور البيانات