علوم البيانات وتعلّم الآلة

المهارات المكتسبة:

المدة: أسبوع واحد

• مقدمة في المصطلحات الأساسية وأفضل الممارسات في علوم البيانات
• المبادئ الأساسية لدورة حياة مشاريع علوم البيانات
• مقدمة عملية لمكتبات Python في علوم البيانات
• إكمال مشروع عملي في علوم البيانات وتعلّم الآلة

التعلم العميق ورؤية الكمبيوتر

المهارات المكتسبة:

المدة: أسبوع واحد

• مقدمة في الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN): كيفية بنائها، تدريبها، وتقييمها
• تعلم عملي لمكتبات Keras وTensorFlow في Python
• مقدمة في التعلم العميق وخارطة طريق التعلم العميق
• إتمام مشروع تطبيقي في التعلم العميق
• أساسيات رؤية الحاسوب ومعالجة الصور
• مقدمة عملية لتطبيقات رؤية الحاسوب باستخدام OpenCV
• أساسيات التعلم العميق لرؤية الحاسوب: كيفية بناء، تدريب، وتقييم الشبكات العصبية الالتفافية (CNN)
• إتمام مشروع تطبيقي في رؤية الحاسوب

معالجة اللغة الطبيعية وتحليل السلاسل الزمنية

المهارات المكتسبة:

المدة: أسبوع واحد

• مقدمة عملية لتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية
• أساسيات التعلم العميق لمعالجة اللغة الطبيعية: كيفية بناء، تدريب، وتقييم الشبكات العصبية المتكررة (RNN) لتحليل تسلسل النصوص
• أساسيات التعلم العميق لمعالجة اللغة الطبيعية: كيفية بناء وتدريب وتقييم الشبكات العصبية المتكررة (RNN) تحليل تسلسلات النصوص
• إتمام مشروع تطبيقي في معالجة اللغة الطبيعية
• أساسيات تحليل السلاسل الزمنية
• مقدمة عملية لتطبيقات تحليل السلاسل الزمنية
• مبادئ التعلم العميق للسلاسل الزمنية: تعلم بناء وتدريب وتقييم الشبكات العصبية المتكررة لمعالجة التسلسلات العددية
• إنجاز مشروع عملي في تحليل السلاسل الزمنية

تقديم المشروع

تعلّم بالممارسة!

سيتم تقييم أعمالك الدراسية من خلال عرض المشروع النهائي، ولن تصدر الشهادات إلا بعد تقديم العرض بنجاح.

أمثلة على مشاريع سابقة تشمل:

• التنبؤ بتكاليف التأمين الطبي
• تحليل المشاعر في منشورات وسائل التواصل الاجتماعي
• التنبؤ بتكاليف التأمين الطبي
• كشف وتصنيف المركبات في الصور
• تحليل المشاعر في منشورات وسائل التواصل الاجتماعي
• التنبؤ باستهلاك الطاقة للأسر