9 دورات مجانية مقدمة من شركة جوجل للتعرف على أحدث تقنيات المستقبل
تقنية تعلم الآلة
والذكاء الاصطناعي
لقد تحدثنا عن كيفية سيطرة الذكاء الاصطناعي (AI) وفروعه على صناعة تكنولوجيا المعلومات ، وكيف يدفعون رواتب أعلى من أي مجالات أخرى ، مرات لا تحصى.
في هذه المقالة سوف نتحدث عن بعض من أفضل الدورات التدريبية المجانية ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي من Google. في هذه المرحلة ، أنت تعرف من هو Google ، لذلك ليست هناك حاجة لشرح ذلك لك ، ولكن هل سمعت عن Google AI ؟ إنه في الأساس مركز يمكنك من خلاله العثور على الكثير من الذكاء الاصطناعي ، والمواد ، ومجموعات البيانات ، والأوراق ، والمشاريع ، وما إلى ذلك ، أو بكلمات Google الرائعة: “في Google AI ، نجري أبحاثًا تعمل على تطوير أحدث التقنيات في هذا المجال ، وتطبيق الذكاء الاصطناعي على المنتجات والمجالات الجديدة ، وتطوير الأدوات لضمان وصول الجميع إلى الذكاء الاصطناعي “.
أفضل دورات الذكاء الاصطناعي المجانية من Google:
1- التجميع في التعلم الآلي
ستتعرف في هذه الدورة على:
تحديد المجموعات لتطبيقات ML.
تحضير البيانات للتجميع.
حدد التشابه لمجموعة البيانات الخاصة بك.
قارن بين مقاييس التشابه اليدوية والإشراف.
استخدم خوارزمية k-mean لتجميع البيانات.
الوقت المقدر لهذه الدورة هو 4 ساعات
2- مقدمة لتأطير مشكلة التعلم الآلي
ستتعرف في هذه الدورة على:
تحديد مصطلحات ML الشائعة
وصف أمثلة للمنتجات التي تستخدم ML والطرق العامة لحل مشكلات ML المستخدمة في كل منها
تحديد ما إذا كنت تريد حل مشكلة مع ML
قارن ML مع طرق البرمجة الأخرى
تطبيق اختبار الفرضيات والطريقة العلمية لمشاكل ML
إجراء محادثات حول أساليب حل مشكلات ML
الوقت المقدر لهذه الدورة هو ساعة واحدة.
ستتعرف في هذه الدورة على:
وصف الغرض من أنظمة التوصية.
فهم مكونات نظام التوصية بما في ذلك إنشاء المرشح وتسجيل الدرجات وإعادة الترتيب.
استخدم حفلات الزفاف لتمثيل العناصر والاستفسارات.
تطوير فهم تقني أعمق للتقنيات الشائعة المستخدمة في توليد المرشحين.
استخدم TensorFlow لتطوير نموذجين مستخدمين للتوصية: عامل المصفوفة و softmax.
الوقت المقدر لهذه الدورة هو 4 ساعات.
ستتعرف في هذه الدورة على:
تحقق من صحة بيانات المعالم الأولية وبيانات المعالم المهندسة.
تصحيح أخطاء نموذج ML لجعل النموذج يعمل.
تنفيذ الاختبارات التي تبسط التصحيح.
تحسين نموذج ML العامل.
مراقبة مقاييس النموذج أثناء التطوير والإطلاق والإنتاج.
الوقت المقدر لهذه الدورة هو 4 ساعات.
ستتعرف في هذه الدورة على:
التعرف على التأثير النسبي لجودة البيانات وحجمها على الخوارزميات.
ضع توقعات مستنيرة وواقعية للوقت لتحويل البيانات.
شرح عملية نموذجية لجمع البيانات وتحويلها ضمن سير عمل ML الشامل.
جمع البيانات الأولية وإنشاء مجموعة بيانات.
قم بتجربة مجموعة بياناتك وتقسيمها مع مراعاة البيانات غير المتوازنة.
تحويل البيانات العددية والفئوية.
الوقت المقدر لهذه الدورة هو 3 ساعات.
ستتعرف في هذه الدورة على:
كن على دراية بالتحيزات البشرية الشائعة التي يمكن إعادة إنتاجها عن غير قصد بواسطة خوارزميات ML.
استكشاف البيانات بشكل استباقي لتحديد مصادر التحيز قبل تدريب النموذج
تقييم تنبؤات النموذج للتحيز
الوقت المقدر لهذه الدورة هو ساعة واحدة.
ستتعرف في هذه الدورة على:
مقدمة عن تعلم الآلة
مقدمة عن الإحصاء: الانحدار اللوجستي ، الانحدار الخطي …
الخطوات الأولى مع TensorFlow
مجموعات التدريب والاختبار
تصنيف
الشبكات العصبية
حفلات الزفاف
الوقت المقدر لهذه الدورة هو 12 ساعة.
ستتعرف في هذه الدورة على:
بناء مصنفات الصور الخاصة بك ونماذج التعلم العميق الأخرى .
استخدام نماذج TensorFlow في العالم الحقيقي على الأجهزة المحمولة وفي السحابة وفي المتصفحات.
تقنيات وخوارزميات متقدمة للعمل مع مجموعات البيانات الكبيرة.
الوقت المقدر لهذه الدورة هو 2 مرات.
ستتعرف في هذه الدورة على:
معالجة البيانات الضخمة على نطاق واسع للتحليلات والتعلم الآلي
أساسيات بناء نماذج جديدة للتعلم الآلي
إنشاء خطوط تدفق البيانات ولوحات المعلومات
الوقت المقدر لهذه الدورة هو 54 ساعة لأنها تخصص وتتكون من 5 دورات فرعية.
