Machine Learning Mastering Course in Arabic
الكورس الاحترافي في الذكاء الاصطناعي
Language: arabic
Note: 4.4/5 (121 notes) 12,305 students
Instructor(s): Ahmed Elesawy
Last update: 2021-08-29
What you’ll learn
- سوف تتعلم ما هو مجال الذكاء الاصطناعي و ما معني تعلم الالة
- سوف تتعلم انواع تعلم الالة
- سوف تتعلم المواضيع الرياضية اللازمة من الاحصاء و الجبر للبدء في مجال تعلم الالة
- سوف تتعلم المكتبات اللازمة الخاصة ب لغة البرمجة بايثون
- سوف تتعلم المعادلات الرياضية الخاصة ب كل خوارزمية + شرح بالتفصيل للخوارزمية
- سوف تتعلم كيف تنفذ الخوارزميات و المعادلات ب الكود ب لغة بايثون
- سوف نعمل علي الكثير من الامثلة و المشاريع
- سوف تصبح محترف في مجال تعلم الالة
Requirements
- تحتاج ان تكون علي علم ب اساسيات لغة البرمجة بايثون فقط
Description
السلام عليكم ورحمه الله وبركاته ،
اهلا بكم في الكورس الاحترفي لتعلم مجال تعليم الالة و هو احد اهم تخصصات مجال الذكاء الاصطناعي و هو التخصص الاكثر طلبا في سوق العمل و صاحب اكبر راتب في مجال البرمجيات و التكنولوجيا ،
باذن الله في هذا الكورس سوف ابني لك اولا الاساسيات الرياضية التي تحتاجها للبداء في المجال و بالاخص في فرع الجبر و الاحصاء ،
ثم سوف ندخل في عالم المكتبات التي سوف نحتاج اليها في لغة البرمجة بايثون مثل :
– مكتبة نمباي للعمليات الرياضية
– مكتبة بانداس للتعامل مع البيانات و الجداول و الملفات
– مكتبة ماتبلوتليب للرسوم و رسم الاشكال الاحصائية
– مكتبة سيبورن للرسوم ايضا
ثم سوف ننتقل الي شرح خوارزميات تعلم الالة و معادلاتها الرياضية و التي سوف نشرح كل جزءًا فيها بالتفصيل و بطريقة سهلة ليس بها اي تعقيدات لكي تستطيع فهمها مهما كان مستواك في الرياضيات و بعد نهاية شرح كل خوارزمية بمعادلاتها سوف نطبق عليها بالكود و نعمل علي مشروع حتي نفهم كل التفاصيل و المراحل اثناء التطبيق و العمل و هذه هي المواضيع التي سوف نتطرق اليها :
– خوارزميات التوقع
– خوارزميات التصنيف
– الشبكات العصبية
– التقسيمات ( العناقيد )
– تكنيكات و خوارزميات حديثة
اتمني منكم ان تستفادوا من هذا الكورس و ان تستمتعوا بهذه الرحلة كما استمتع انا بشرح هذا الكورس و اتمني لكم التوفيق الدائم
Who this course is for
- اي شخص يريد ان يدخل الي مجال الذكاء الاصطناعي و يتعلم تخصص تعلم الالة و يصبح محترف في هذا المجال
Course content
- Introduction & terms
- Introduction
- What is Ai ?
- What is Machine Learning ?
- What i need to start & couese Plan?
- Math & Stat
- The Mode
- Mode Quiz
- The Mean
- mean Quiz
- STD
- Median
- Median Quiz
- IQR
- what is matrix ?
- Add & Sub Matrix
- Scaler Multiplication
- Dot Multiplication
- Matrix Transpose
- Coordinate System
- Linear Equation
- Python Libs
- files
- Numpy Part 1
- Numpy Part 2
- Numpy Part 3
- Numpy Part 4
- Pandas Part 1
- Pandas Part 2
- Pandas Part 3
- Pandas Part 4
- Pandas Part 5
- Pandas Part 6
- Pandas Part 7
- Pandas Part 8
- Pandas Part 9
- Pandas Part 10
- Pandas Part 11
- Pandas Part 12
- Matplotlib Part 1
- Matplotlib Part 2
- Matplotlib Part 3
- Matplotlib Part 4
- Matplotlib Part 5
- Matplotlib Part 6
- Matplotlib Part 7
- Matplotlib Part 8
- Matplotlib Part 9
- Seaborn
- Data Cleaning
- Data Labeling
- Project
- Supervised Machine Learning
- what is Regression ?
- Linear Regression Part 1
- Linear Regression Part 2
- Linear Regression Part 3
- Linear Regression Part 4
- Regression with Multivariables
- Linear Regression Code
- Regression with Multivariables Code
- Non-Linear Regression & Code
- Classification Part 1
- Classification Part 2
- Classification Part 3
- Multi-Classification
- Classification Code
- Multi-Classification Code
- Neural Networks Part 1
- Neural Networks Part 2
- Neural Networks Code 1
- Neural Networks Code 2
- Unsupervised Machine Learning
- Clustering Part 1
- Clustering Part 2
- Clustering Code
- Other Techniques
- Decision Tree
- Decision Tree Code
- Random Forest
- Random Forest Code
- k-nearest neighbors
- k-nearest neighbors Code
- Before End !
- Prepare your Project
Time remaining or 720 enrolls left
| Don’t miss any coupons by joining our Telegram group |
