معسكر الذكاء الاصطناعي يغطي مجموعة واسعة من المواضيع التي تعطي الطالب فهماً شاملاً لأساسيات وتقنيات تعلم الآلة. فيما يلي تلخيص لهذه المواضيع والفوائد التي يحصل عليها الطالب:
المواضيع:
1. مقدمة في تعلم الآلة:
– التعريف والنطاق: شرح مفهوم تعلم الآلة وتطبيقاته المختلفة.
– أنواع تعلم الآلة: التعلم الموجه، غير الموجه، والتعلم بالتعزيز.
– مكونات نظام تعلم الآلة: الأدوات والمكتبات المستخدمة مثل Python وJupyter Notebooks.
– إعداد البيئة: تثبيت المكتبات اللازمة للعمل.
2. التعلم الموجه:
– الانحدار: تعلم كيفية استخدام خوارزميات الانحدار مثل الانحدار الخطي وتطبيقها باستخدام بايثون.
– التصنيف: دراسة خوارزميات التصنيف مثل اللوجستيك والـk-NN وتطبيقها عمليًا.
– تقنيات تحسين الأداء: فهم مشكلة الإفراط في التعميم (Overfitting) وعدم التعميم الكافي (Underfitting).
3. التعلم غير الموجه:
– التجميع: تطبيق خوارزميات مثل k-Means لتنظيم البيانات.
– تقليل الأبعاد: استخدام خوارزميات مثل PCA لتحسين فعالية النماذج.
4. التعلم بالتعزيز:
– فهم خوارزميات التعلم بالتعزيز مثل Thompson Sampling.
5. اختيار وتحسين النماذج:
– المفاضلة بين التحيز والتباين، واستخدام تقنيات مثل k-Fold Cross Validation لتحسين النموذج.
– تقنيات التعزيز (Boosting): مثل XGBoost وAda Boost.
6. تقييم النماذج:
– طرق التقييم: تحليل دقة النموذج وقياساته مثل الدقة والتذكير.
– تقنيات تقسيم البيانات: تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار.
7. المشاريع العملية:
– مشاريع واقعية: تطبيق المفاهيم على بيانات حقيقية وبناء النماذج من البداية إلى النهاية.
مخرجات والفوائد للطالب:
1. فهم شامل لتعلم الآلة: يحصل الطالب على خلفية قوية في أنواع وتقنيات تعلم الآلة.
2. اكتساب مهارات عملية: تعلم كيفية استخدام الأدوات والمكتبات البرمجية مثل بايثون لتنفيذ النماذج.
3. حل مشكلات حقيقية: العمل على مشاريع تطبيقية تمنح الطالب الخبرة في التعامل مع بيانات واقعية.
4. تعزيز التفكير النقدي: فهم كيفية تحسين النماذج واختيار الأنسب منها من خلال التقييم والتحليل.
5. تحسين الأداء الأكاديمي والمهني: المهارات المكتسبة يمكن تطبيقها في مجالات عدة، مما يعزز من قدرة الطالب على التوظيف في مجالات التقنية.
المتطلبات الأساسية:
خلفية في البرمجة: معرفة أساسية بلغات البرمجة، خصوصًا Python، تعتبر شرطًا أساسيًا لأن معظم الأدوات والمكتبات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي تعتمد عليها.
فهم رياضي: خلفية جيدة في الرياضيات، خصوصًا في الإحصاء والجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل، مهم جدًا لفهم الخوارزميات وتطبيقها.
اهتمام بالذكاء الاصطناعي: يجب أن يكون لديك شغف واهتمام بتعلم تقنيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته المختلفة.
خبرة في التعامل مع البيانات: القدرة على التعامل مع البيانات وفهم أساليب تحليلها وتجهيزها سيكون مفيدًا.
التفكير النقدي وحل المشكلات: المهارات التحليلية والقدرة على حل المشكلات تعتبر مهمة لتطبيق تقنيات تعلم الآلة وتحسين النماذج.
–تفاصيل المعسكر–
يبدا المعسكر بتاريخ 10/11/2024 – من الاحد حتى الأربعاء (4 أيام بالاسبوع)
مدة المعكسر : 8 أسابيع
التوقيت : من الساعة 08:00 مساءا حتى 10:00 مساءا
شهادة حضور معتمدة
المعسكر لايتضمن اختبارات دولية
تحميل محاور المعسكر
