أهداف الدورة التدريبية

• تمكين المشاركين من فهم المفاهيم الأساسية لتعلم الآلة وأنواعه المختلفة.

• تدريبهم على استخدام تقنيات تعلم الآلة لتحليل البيانات واستخراج الأنماط والمعارف.

• تطوير مهارات التعامل مع البيانات الكبيرة وتنظيفها وتجهيزها للنمذجة.

• تمكين المشاركين من تطبيق النماذج التنبؤية لاتخاذ قرارات قائمة على البيانات.

• التعرف على أدوات ومنصات تعلم الآلة الأكثر استخداماً في مجالات الأعمال والهندسة.

المحتوى التدريبي

مقدمة في تعلم الآلة وتحليل البيانات

• المفاهيم الأساسية لتعلم الآلة وأهميته في العصر الرقمي.

• العلاقة بين الذكاء الاصطناعي، تعلم الآلة وتحليل البيانات.

أنواع تعلم الآلة وتطبيقاته

• التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والتعلم العميق.

• تطبيقات عملية في التنبؤ، التصنيف، واكتشاف الأنماط.

تحضير البيانات وتحليلها

• تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة.

• تقنيات تحليل البيانات الاستكشافية (EDA) واستخراج المؤشرات.

النمذجة والتقييم

• بناء النماذج التنبؤية باستخدام الخوارزميات الشائعة مثل الانحدار والشبكات العصبية.

• تقييم أداء النماذج باستخدام المقاييس الإحصائية.

أدوات وتطبيقات عملية

• تطبيق تعلم الآلة باستخدام أدوات مثل Python وPower BI وTensorFlow.

• دراسات حالة واقعية في تحليل البيانات واتخاذ القرار الذكي.