دورة مجانية لتعلم الآلة على الإنترنت مع شهادة

مصطلح "التعلم الآلي" بسيط مثل أصوات الاسم. هذا يعني أن أجهزة الكمبيوتر تمت برمجتها بحيث تعمل كذكاء اصطناعي - يمكنهم اختيار نتائج أو نتائج أفضل لحل إشكالي بمفردهم. تستخدم خوارزميات التعلم الآلي طريقة حسابية لتعلم معلومات البيانات مباشرة دون استخدام أي نماذج محددة مسبقًا أو معادلات معقدة. مصطلح "التعلم الآلي" صاغه آرثر صموئيل ، رائد الذكاء الاصطناعي (AI). ويصفها بأنها "مجال دراسة يمنح أجهزة الكمبيوتر القدرة على التعلم دون أن تتم برمجتها بشكل واضح".

لماذا تعتبر الدورات المجانية لتعلم الآلة مهمة؟

ينمو التعلم الآلي بشكل كبير منذ تقدم التكنولوجيا وأسلوب الحياة وأصبح سائدًا. تمت ترقية المهارات الحسابية أيضًا إلى مستويات متقدمة ، ومنذ ظهور الإنترنت عالي السرعة ، أصبح الطلب على لعب الأدوار في الذكاء الآلي مرتفعًا. تساعد هذه التحولات الرقمية المتقدمة في عصر اليوم البشر على التعلم بسرعة وتطوير نماذج جديدة لتحسين أداء الذكاء الاصطناعي (AI).

هناك العديد من الفوائد التي يمكن أن يجلبها التعلم الآلي إلى حياتنا اليومية. على سبيل المثال ، خفض التكاليف ، وتجنب المخاطر غير الضرورية ، وجودة خدمات منتجات السوق ، واكتشاف انتهاكات الأمن السيبراني ، وما إلى ذلك. مع هذا القدر الكبير من الوصول إلى البيانات ، يتولى التعلم الآلي سريعًا المهام الروتينية لأنماط الحياة اليومية.

يجب أن تقرأ: أفكار مشروع التعلم الآلي للمبتدئين

كيف يعمل التعلم الآلي؟

الدورات المجانية للتعلم الآلي هي أفضل أدلة لمثل هذه الاستفسارات. أثناء التعلم في دورة تعلم الآلة عبر الإنترنت ، سوف تكون على دراية بالعناصر الأساسية الأربعة للتعلم الآلي:

1. الاختيارات الصحيحة والإعداد الجيد لمجموعة بيانات التدريب.

تمثل بيانات التدريب المعلومات التي سيستخدمها الشخص لإدخال المدخلات لجعل الجهاز يتعلم معلمات النموذج الجديد. يمكن أن تكون مجمعة وغير مجمعة. البيانات المجمعة هي تلك المخرجات المتوقعة من الجهاز ، والتي يتم إصلاحها. النواتج غير المجمعة ذات نهايات مفتوحة. يستخدم الأشخاص في الغالب البيانات المجمعة لأن الإجابات معروفة ، لذلك يمكن الحكم على دقة الجهاز. إذا كانت الإجابة خاطئة ، يمكنك محاولة إدخال تحسينات.

2. اختيار خوارزمية لتطبيقها على مجموعة بيانات التدريب.

وفقًا لدورات التعلم الآلي المجانية ، يعتمد نوع الخوارزميات التي يجب اختيارها على العوامل التالية:

• ما إذا كان الإدخال يرغب في مخرجات متوقعة أو مخرجات مصنفة مفتوحة النهاية.
• ما مقدار البيانات التي تم إدخالها؟
• طبيعة المشكلة التي يحتاج الذكاء الاصطناعي (AI) إلى حلها.

مع الحالات المجمعة أو المتوقعة ، تحتاج إلى استخدام خوارزمية الانحدار التي ستعطي إما ناتجًا منطقيًا أو عاديًا لانحدار المربع الصغرى. إذا كانت البيانات غير مجمعة ، فسيعتمد الإخراج على أقرب حل. تعمل بعض الخوارزميات مثل الشبكات العصبية في كلتا الحالتين.

3. تدريب الخوارزمية لبناء النموذج المناسب

تدريب الخوارزمية هو عملية ضبط العديد من المخالفات والمعايير للحصول على نتائج أفضل ودقة جيدة. يتطلب الأمر الكثير من تقنيات التكرار والتحسين لتدريب خوارزمية التعلم الآلي. لا تتطلب عملية التحسين هذه تدخلًا بشريًا لأن الآلة تبني بيانات تعليمية كافية لتعمل بمفردها. لا تحتاج إلى إعطاء توجيهات للجهاز للعثور على الإجابة الصحيحة - فهو لا يتطلب سوى البيانات الضرورية.

4. الاستفادة من نماذج الإدخال وترقيتها

تتمثل العملية النهائية في الاستمرار في تحديث البيانات الجديدة للنموذج. هذا يسمح للنموذج بالتحسين باستمرار ، مما يؤدي إلى نتائج أفضل. تعتمد البيانات التي يجب إدخالها على الحلول التي تبحث عنها. على سبيل المثال ، سيحتاج نموذج القيادة الذاتية للتعلم الآلي إلى بيانات واقعية عن خرائط الطريق ، وحركة المرور ، وقواعد السير على الطريق ، وتدابير السلامة ، وما إلى ذلك.

تعلم دورات التعلم الآلي عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم - الماجستير ، وبرامج الدراسات العليا التنفيذية ، وبرنامج الشهادة المتقدم في ML & AI لتسريع حياتك المهنية.

تعلم الآلة في العالم الحالي

تتيح لك دورات التعلم الآلي المجانية استكشاف المجال الواسع لـ AI و ML ، والتي توفر لنا العديد من المزايا مثل:

• تعد خطط السيارات ذاتية القيادة في Waymo والطيارين الآليين في Tesla أمثلة على التعلم الآلي المتقدم.
• يساعد المساعدون الرقميون مثل Cortana و Alexa و Siri وما إلى ذلك في البحث عن المعلومات بمجرد تنشيطها من خلال الأوامر الصوتية.
• توصيات مخصصة لتطبيقات مثل Netflix و Youtube و Amazon Prime و Disney Hotstar وما إلى ذلك.
• عوامل تصفية البريد الإلكتروني العشوائي التي يمكنها اكتشاف رسائل البريد الإلكتروني غير الضرورية.
• أصبح التعرف على الوجه ومصادقة بصمات الأصابع وما إلى ذلك أكثر أمانًا بفضل التعلم الآلي.

أفضل دورات التعلم الآلي عبر الإنترنت لمجموعات المهارات الخاصة بك

من السهل جدًا العثور على الملايين من الدورات التدريبية عبر الإنترنت ، ولكن من الصعب تحديد أكثر الدورات كفاءة. لقد حصلت على تغطيتها.

تقدم upGrad درجة الماجستير في العلوم عبر الإنترنت في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من جامعة ليفربول جون مورس. إنها دورة مدتها 20 شهرًا ، مع أكثر من 25 جلسة إرشاد من خبراء الصناعة. يتضمن أكثر من 12 مشروعًا ومهمة صناعية ، وعليك اختيار ستة خيارات من بين 10 مشاريع كابستون.

يسلط الضوء على البرنامج:

• الأهلية - 50٪ (أو ما يعادلها) درجة البكالوريوس ويفضل أن يكون ذلك في خلفية رياضية / إحصائية أو علوم الكمبيوتر / تكنولوجيا المعلومات / خلفية الترميز.
• 6 أشهر من أطروحة ماجستير تعلم الآلة / مشروع حول موضوع ذي صلة بالصناعة
• مشرف جامعة جون مورس بليفربول للإرشاد في البحث والأطروحة
• خيارات EMI المرنة: تبدأ من 208.31 دولارًا في الشهر
• موصى به 15 ساعة / أسبوع
• WES (خدمات التعليم العالمية) معترف بها

upGrad هي عبارة عن منصة للتعليم عبر الإنترنت تسعى جاهدة لتوفير دورات على مستوى عالمي للطلاب والمهنيين الذين يتطلعون إلى الارتقاء بالمهارات.

برامج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لدينا في الولايات المتحدة

اشترك في upGrad للحصول على مزيد من المعلومات حول دورات التعلم الآلي عبر الإنترنت.

استنتاج

تشمل دورات التعلم الآلي جوانب التنقيب عن البيانات ، والاعتراف الإحصائي ، وما إلى ذلك. تشمل الموضوعات:

• يشمل التعلم الخاضع للإشراف الخوارزميات البارامترية وغير المعلمية والشبكات العصبية وما إلى ذلك.
• يشمل التعلم غير الخاضع للإشراف التعلم العنقودي والتعلم العميق وتقليل الأبعاد وما إلى ذلك.
• الممارسات في التعلم الآلي ، بما في ذلك مختلف مفاهيم التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، ونظرية التباين ، وعملية الابتكار ، وما إلى ذلك.

يبدأ التعلم الخاضع للإشراف ببدء تحليل مجموعات بيانات التدريب المختلفة ، ويتم تشكيل مجموعات الاختبار من أجل الحصول على أكثر النتائج كفاءة. يمكن لخوارزمية التعلم أيضًا مقارنة المخرجات التي تلقتها مع المخرجات الصحيحة ، وعند العثور على الاختلافات الرئيسية ، يمكنها العمل على تحسين نفسها.

يتضمن التعلم غير الخاضع للإشراف بيانات لا مثيل لها يحتاج فيها النظام إلى تحديد البيانات بناءً على أبحاثه ونتائجه. يستكشف البيانات ويحاول العثور على إجابات قريبة.