Python للتعلم الآلي – من الأساسيات إلى بناء النماذج

دورة Python for Machine Learning 

يهدف برنامج Python for Machine Learning إلى تمكين المتدربين من استخدام لغة Python لبناء وتقييم نماذج التعلم الآلي، مع فهم عملي لكيفية تحويل البيانات إلى نماذج قادرة على التنبؤ واتخاذ القرار.

يركّز البرنامج على التطبيق العملي باستخدام أشهر مكتبات التعلم الآلي في Python، مع شرح المفاهيم الأساسية مثل التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، تجهيز البيانات، اختيار النموذج، وتقييم الأداء.

تم تصميم المحتوى ليكون نقطة دخول قوية لكل من يرغب في العمل في مجالات Data Science، Artificial Intelligence، وMachine Learning.

المنهج التدريبي

• مقدمة عن Machine Learning وأنواعه

• دور Python في بناء نماذج التعلم الآلي

• تجهيز البيانات (Data Preprocessing)

• التعامل مع البيانات باستخدام NumPy وPandas

• أساسيات الإحصاء المستخدمة في ML

• خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف:

  • Linear Regression

  • Logistic Regression

  • KNN

  • Decision Trees

• خوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف:

  • Clustering (K-Means)

• تقييم النماذج (Accuracy – Precision – Recall)

• تحسين أداء النماذج

• استخدام مكتبة Scikit-learn

• تطبيقات عملية وتمارين