Cambridge
Academy
In London

المقدمة

يُعتبر علم البيانات أساس التحليلات الحديثة. تقدم هذه الدورة تقنيات تعلم آلي مدعومة بالذكاء الاصطناعي مصممة خصيصًا للمحللين دون الحاجة لبرمجة مكثفة.

الأهداف

• فهم دور الذكاء الاصطناعي في علم البيانات.

• تطبيق خوارزميات التعلم الآلي لأغراض التحليل.

• استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي دون الحاجة لبرمجة متقدمة.

• بناء نماذج تنبؤية للمشكلات الواقعية.

الفئة المستهدفة

• الراغبون في أن يصبحوا علماء بيانات

• محللو البيانات

• محللو الأعمال

• المدراء غير التقنيين المهتمين بتحليلات الذكاء الاصطناعي

الخطة التدريبية لمدة 5 أيام

اليوم الأول: أساسيات الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات

• دور الذكاء الاصطناعي في سير عمل علم البيانات

• التعلم المراقب مقابل التعلم غير المراقب

• الأدوات: RapidMiner، DataRobot، Google AutoML

• دراسة حالة: قصص نجاح علم البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي

• ورشة عمل: علم البيانات باستخدام AutoML

اليوم الثاني: تعلم الآلة للمحللين

• نماذج الانحدار والتصنيف

• التجميع والتقسيم (Clustering & Segmentation)

• دراسة حالة: الذكاء الاصطناعي في تقسيم العملاء

• ورشة عمل: بناء نموذج تعلم آلي باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي

• مراجعة الأقران

اليوم الثالث: هندسة الميزات باستخدام الذكاء الاصطناعي

• اختيار واستخراج الميزات باستخدام الذكاء الاصطناعي

• تقليل الأبعاد باستخدام الذكاء الاصطناعي

• عرض توضيحي: أداة هندسة الميزات الآلية

• تمرين: نشاط اختيار الميزات باستخدام الذكاء الاصطناعي

• جلسة تقديم الملاحظات

اليوم الرابع: النمذجة التنبؤية باستخدام الذكاء الاصطناعي

• الذكاء الاصطناعي في بناء النماذج التنبؤية

• التحقق وقياسات الدقة

• محاكاة جماعية: بناء نموذج تنبؤي

• التعاون بين الأقران

• ملاحظات الخبراء

اليوم الخامس: نشر نماذج الذكاء الاصطناعي للمحللين

• استراتيجيات نشر الذكاء الاصطناعي

• دمج نماذج الذكاء الاصطناعي في أنظمة ذكاء الأعمال والتقارير

• مشروع جماعي: نموذج ذكاء اصطناعي مخصص للمحللين

• العروض التقديمية والمراجعة

• الختام ومنح الشهادات