...

دورة الذكاء الاصطناعي وعلاقته بهندسة الاتصالات

4.5
(2)
418 متدرب
10 week

Course Overview

تشمل دورة AI منهجًا شاملًا في الذكاء الاصطناعي يورث فهمًا معمَّقًا لكافة تطبيقاته وخوارزمياته المعقدة. إلى جانب تطبيقات عملية لمشاريع فعلية معتمدة على علم الذكاء الاصطناعي (Artificial intelligence).

والذي يمكنُ تعريفه بأنه فرع من فروع علوم الحاسوب يُعنى بدراسة وتصميم الأنظمة الذكية القادرة على استيعاب ما يدور حولها من أحداث واتخاذ القرارات بناءًا عليها، بل وتعلم الأخطاء من التجارب السابقة.

ما يميز هذه الدورة هو إسقاط جميع خوارزميات الذكاء الاصطناعي (AI) على تطبيق عملي لمشاريع متعلقة في مجال تخصص هندسة الاتصالات.

ما هي أهم محاور دورة AI؟ 

تتوزع دورة AI على 7 محاور أساسية تمتد من أبسط المعلومات والمفاهيم العامة إلى المعلومات التخصصية في مجال (الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence). 

  • python 

يتضمن هذا المحور كل ما يتعلق بلغة البرمجة python الشهيرة والمستخدمة في نطاقات علمية واسعة أهمها علم البيانات. بالإضافة إلى تطبيقات الذكاء الصنعي (AI) المختلفة، وذلك بفضل سهولة تعلمها وقدرتها على تنفيذ العديد من الخوارزميات. إلى جانب احتوائها على عدة مكتبات.

  • data analysis 

ضمن هذا المحور سيجري التعامل مع (Data) حقيقية من شركات اتصالات قائمة بالفعل. سواء من جهة التحليل للبيانات أو استعراضها أو استخراج بعض التقيييمات بناءًا عليها. بالإضافة إلى ذلك تعلم اكتشاف المشاكل والثغرات الموجودة فيها ومن ثمَّ كيفية التعامل مع هذه المشاكل.

  • machine learning

سيحتل هذا المحور القسم الأكبر من دورة ai. لا سيما أنه متعلق بـ ( machine learning) وهو علم ذكاء اصطناعي (Artificial intelligence) يستخدم لبناء خوارزميات ونماذج تعتمد على علم الإحصاء وتهدف لاستخراج نتائج فعالة من البيانات.

  • END TO END Machine learning project

في هذا المحور سيتعلم المتدربون كيفية بناء مشروع في التعلم الآلي (Machine learning) متكامل من البداية إلى النهاية. بالإضافة إلى ذلك  التطرق لمختلف أنواع المشاكل التي قد تواجههم في أثناء بناء المشروع. بالإضافة للتفاصيل المهمة التي يجب إيلائها أهمية عند إنشاء أي مشروع سواء من ناحية اختيار الخوارزمية الأنسب أو حتى من ناحية فهم واستخراج المعلومات المهمة من البيانات. لتنتهي المرحلة الأخيرة من بناء المشروع بتعلم طريقة اختباره وتقييمه.

  • classification

يقصد في هذا المحور تعلم علم التصنيف في الذكاء الاصطناعي، أي تنبؤ معلومات معينة عن البيانات ومن ثم تصنيفها تبعًا لذلك. سيتطرق المتدربون خلال هذا المحور  لبناء مشروع كامل يربط بين الذكاء الاصطناعي وبعض أنظمة الاتصالات.

  • regression 

يشبه هذا المحور إلى حدٍ ما فكرة المحور السابق ( classification) إلا أنه يعتمد على تنبؤ قيم وأرقام معينة ودقيقة. لا سيما أنه سيتعرف المتدربون على فائدته وأهميته بصورة أوضح عبر بناء مشروع متكامل يتعلق بأنظمة الاتصالات.

  • Advanced Machine learning Algorithms

في المحور الأخير من دورة AI سيتعرف المتدربون على كامل المعلومات المتعلقة ببعض خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة مثل خوارزمية آلة المتجهات الداعمة (Support Vector Machine)  وخوارزمية  شجرة القرار (decision tree).

الفئة المستهدفة من دورة الذكاء الاصطناعي

  • طلاب  هندسة الاتصالات خصوصًا وباقي التخصصات الهندسية عمومًا.
  • المهتمين في تعلم علم البيانات والذكاء الاصطناعي AI.
  • الخريجين من مختلف التخصصات الهندسية.
  • طلاب هندسة تكنولوجيا المعلومات.
  • طلاب هندسة الحاسبات.

 

المدرب

User Avatar

Ranem abdulazez

4.6
2 تقييمات
418 طالب
1 دورة

تقييمات الدورة

لا توجد تقييمات حتي الآن
2 ratings
50%
50%
0%
0%
0%

تقييمات (2)

  1. User Avatar

    Alaa mattar

    أكتوبر 7, 2023

    يعطيكم العافية

ادرج تقييمك الآن

WhatsApp
Main Content