15+ أفضل دورات AI للتعلم في 2023: مجانية ومدفوعة
في سطور
الذكاء الاصطناعي هو تطوير أنظمة الكمبيوتر التي يمكنها أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.
للعمل في الذكاء الاصطناعي ، يحتاج المرء إلى معرفة خوارزميات الرياضيات والإحصاء والبرمجة والتعلم الآلي.
تشمل المخاوف الأخلاقية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي التحيز والخصوصية واستبدال الوظائف.
تتوفر العديد من الموارد عبر الإنترنت ، بما في ذلك الدورات التدريبية المجانية و MOOCs ، للتعرف على الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي هو مجال سريع النمو ولديه القدرة على إحداث ثورة في الطريقة التي نعيش ونعمل بها. من السيارات ذاتية القيادة إلى الرعاية الصحية الشخصية ، كان للذكاء الاصطناعي بالفعل تأثير كبير على العديد من الصناعات ويستمر في التقدم بوتيرة غير مسبوقة.
نظرًا لأن المزيد والمزيد من الشركات والمؤسسات تدمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها ، فإن الطلب على المهنيين المهرة في هذا المجال يتزايد بسرعة.
| نصائح للمحترفين |
|---|
| تشبه 10+ مولدات محتوى AI تم تصميمه لمساعدة منشئي المحتوى في إنتاج محتوى عالي الجودة بسرعة وكفاءة. |
| بدافع دقة 4K و 8 K عالية الجودة، من المؤكد أن هذه الأعمال الفنية ستثير إعجاب المشاهدين بتفاصيلها المذهلة وواقعيتها. |
| تشبه 10 مشاريع تشفير بالذكاء الاصطناعي تم اختيارهم بناءً على استخدامهم المبتكر لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في صناعة العملات المشفرة. |
- الذكاء الاصطناعي للجميع
- التعلم الآلي الخاضع للإشراف: الانحدار والتصنيف
- تعلم عميق
- الذكاء الاصطناعي التطبيقي من آي بي إم
- مقدمة CS50 للذكاء الاصطناعي مع Python
- أساسيات البيانات والذكاء الاصطناعي
- مقدمة في التعلم الآلي
- تعزيز التعلم
- الشهادة الاحترافية لمطور TensorFlow
- التعلم العميق العملي للمبرمجين
- دورة مكثفة لتعلم الآلة
- منظمة العفو الدولية برمجة مع بيثون
- الذكاء الاصطناعي من الألف إلى الياء: تعلم كيفية بناء ذكاء اصطناعي
- الشبكات العصبية والتعلم العميق
- معسكر تدريب علم البيانات وتعلم الآلة مع R
لتلبية هذا الطلب ، هناك الآن مجموعة واسعة من دورات الذكاء الاصطناعي المتاحة ، المجانية والمدفوعة ، عبر الإنترنت وشخصيًا. تغطي هذه الدورات مجموعة متنوعة من الموضوعات ، من أساسيات آلة التعلم والتعلم العميق لمجالات أكثر تخصصًا مثل معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر. وهي مصممة للطلاب والمهنيين وأي شخص مهتم بالتعرف على هذا المجال المثير.
تحتوي القائمة على أفضل دورات الذكاء الاصطناعي المتاحة حاليًا ، بما في ذلك الدورات من أفضل الجامعات مثل ستانفورد ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا و العالمية قادة مثل Google و IBM. إنه يلبي احتياجات كل من المبتدئين الجدد في التعلم الآلي والمهنيين ذوي الخبرة الذين يسعون إلى توسيع نطاق معرفتهم.
| نصائح للمحترفين |
|---|
| تشبه مولدات الذكاء الاصطناعي و استراتيجيات التسويق بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تساعد الشركات على تحسين حملات التسويق الخاصة بها والوصول إلى المزيد من العملاء المحتملين. |
| تشبه الإضافات AI و أدوات AI SEO يمكن أن يؤدي إلى زيادة الرؤية وتحسين تفاعل العملاء ، مما يؤدي إلى زيادة التحويلات وزيادة الإيرادات. |
| صانع شعار AI يمكن أن يساعد في توفير الوقت والموارد الثمين ، مما يسمح للمصممين بالتركيز على جوانب مهمة أخرى من عملهم. |
| تشبه أشرطة الفيديو تقديم إرشادات خطوة بخطوة حول كيفية الاستخدام ChatGPT لتعظيم دخلك المحتمل. |
| محرري الصور AI يمكن أن يوفر أيضًا إمكانيات تنقيح قوية ، مثل إزالة الشوائب أو تنعيم التجاعيد. |
أفضل ورقة مقارنة لدورات الذكاء الاصطناعي
هناك العديد من دورات الذكاء الاصطناعي المتاحة عبر الإنترنت وخارجه ، مجانية ومدفوعة ، من مختلف المؤسسات ذات السمعة الطيبة في جميع أنحاء العالم. فيما يلي بعض من أفضل دورات الذكاء الاصطناعي:
قم بالبحث والمقارنة بين دورات الذكاء الاصطناعي للعثور على أفضل ما يناسب احتياجاتك وأهدافك التعليمية. ضع في اعتبارك أن الذكاء الاصطناعي مجال سريع التطور ، لذا من الضروري مواكبة آخر التطورات والتطورات.
تعد دراسة الذكاء الاصطناعي مهمة أيضًا في تصميم برامج مستقبلنا: أفضل 120+ محتوى تم إنشاؤه بواسطة AI في عام 2023: الصور والموسيقى ومقاطع الفيديو
أفضل دورات الذكاء الاصطناعي المجانية
الذكاء الاصطناعي للجميع
في "الذكاء الاصطناعي للجميع"دورة كورسيرا هي دورة تمهيدية تقدم نظرة عامة شاملة عن مجال الذكاء الاصطناعي (AI). تم تصميم الدورة للأفراد المهتمين بالتعلم عن الذكاء الاصطناعي ولكن ليس لديهم بالضرورة خلفية تقنية في هذا المجال.
يتم تدريس الدورة بواسطة Andrew Ng ، باحث رائد في مجال الذكاء الاصطناعي وأحد مؤسسي Coursera. يتكون من أربعة أسابيع من المواد ، كل منها يحتوي على عدة محاضرات ومسابقات فيديو. الفصل يغطي مجموعة واسعة من الموضوعات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك التعلم الآلي ، والشبكات العصبية ، ورؤية الكمبيوتر ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، والروبوتات.
تغطي الدورة المبادئ الأساسية للذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك خوارزميات وتقنيات التعلم الآلي وتطبيقاتها العملية. سيستكشف المتعلمون الاعتبارات الأخلاقية والاجتماعية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي. تغطي الدورة استخدام الذكاء الاصطناعي في قطاعات متنوعة مثل الرعاية الصحية والتمويل والنقل.
بشكل عام ، تعد دورة "الذكاء الاصطناعي للجميع" مقدمة رائعة لمجال الذكاء الاصطناعي ، وهي مناسبة لأي شخص يرغب في اكتساب فهم أساسي للموضوع. لا يتطلب أي معرفة تقنية مسبقة ، ويمكن إكماله وفقًا لسرعتك الخاصة.
التعلم الآلي الخاضع للإشراف: الانحدار والتصنيف
في "التعلم الآلي الخاضع للإشراف: الانحدار والتصنيف"الدورة التدريبية على Coursera هي دورة تدريبية شهيرة عبر الإنترنت يقوم بتدريسها Andrew Ng ، وهو باحث رائد في مجال الذكاء الاصطناعي وأحد مؤسسي Coursera. تم تصميم هذه الدورة لتوفير مقدمة شاملة للتعلم الآلي ، وهو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي التي تركز على تطوير الخوارزميات التي يمكن أن تتعلم من البيانات.
تتكون الدورة من 11 أسبوعًا من المواد ، يحتوي كل منها على عدة محاضرات فيديو ومسابقات ومهام برمجة. ومع ذلك ، تغطي الدورة مجموعة واسعة من الموضوعات المتعلقة بالتعلم الآلي ، بما في ذلك الانحدار الخطي ، والانحدار اللوجستي ، والشبكات العصبية ، وآلات ناقلات الدعم ، والتكتل ، واكتشاف الشذوذ.
بشكل عام ، تعد دورة "التعلم الآلي" على Coursera مصدرًا ممتازًا لأي شخص يرغب في الحصول على أساس متين في التعلم الآلي. يقوم أحد أكثر الخبراء احتراما في هذا المجال بتدريس الدورة ويقدم نظرة عامة شاملة عن الموضوع.
تعلم عميق
في "تعلم عميق"التخصص في Coursera عبارة عن دورة تدريبية شاملة عبر الإنترنت يقوم بتدريسها Andrew Ng وفريق من المدربين الخبراء. يهدف تصميم هذا التخصص إلى تقديم مقدمة شاملة للتعلم العميق. إنه حقل فرعي من التعلم الآلي يركز على تعليم الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الطبقات المتعددة لتعزيز دقة التنبؤات والتصنيفات.
يتكون التخصص من خمس دورات ، كل منها يغطي جوانب مختلفة من التعلم العميق. الدورات هي:
- الشبكات العصبية والتعلم العميق: تغطي هذه الدورة أساسيات التعلم العميق والشبكات العصبية ، بما في ذلك كيفية بنائها وتدريبها.
- تحسين الشبكات العصبية العميقة: ضبط Hyperparameter ، والتنظيم والتحسين: تغطي هذه الدورة التقنيات المتقدمة لتحسين أداء الشبكات العصبية العميقة ، بما في ذلك ضبط hyperparameter ، والتنظيم ، والتحسين.
- هيكلة مشاريع تعلم الآلة: تعلمك هذه الدورة التدريبية كيفية هيكلة مشاريع التعلم الآلي ، بما في ذلك كيفية تشخيص الأخطاء وإصلاحها في النماذج الخاصة بك.
- الشبكات العصبية التلافيفية: يغطي هذا المقرر الشبكات العصبية التلافيفية ، والتي تستخدم عادة في مهام الرؤية الحاسوبية مثل التعرف على الصور.
- نماذج التسلسل: يغطي هذا المقرر نماذج التسلسل ، والتي تستخدم في معالجة اللغة الطبيعية والتطبيقات الأخرى التي تتضمن بيانات متسلسلة.
بشكل عام ، أكمل الآلاف من الطلاب في جميع أنحاء العالم تخصص "التعلم العميق" المرموق في Coursera. تستهدف الدورة الأفراد الذين لديهم معرفة أساسية بالبرمجة والتعلم الآلي وتهدف إلى تعليمهم أحدث التقنيات في التعلم العميق.
الذكاء الاصطناعي التطبيقي من آي بي إم
في "الذكاء الاصطناعي التطبيقي من آي بي إم"الشهادة المهنية على كورسيرا هو برنامج مقدم من IBM واتسون AI. تم تصميم هذه الشهادة لتزويد المتعلمين بالمهارات والمعرفة اللازمة لبناء ونشر حلول الذكاء الاصطناعي في إعدادات العالم الحقيقي.
يتكون البرنامج من ست دورات ، كل منها يغطي جوانب مختلفة من التطبيق الذكاء الاصطناعي. الدورات هي:
- مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي: تقدم هذه الدورة التدريبية نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك تاريخه ومبادئه الأساسية وتطبيقاته.
- الشروع في استخدام الذكاء الاصطناعي باستخدام IBM Watson: تعلمك هذه الدورة التدريبية كيفية استخدام IBM Watson لبناء حلول الذكاء الاصطناعي ونشرها.
- بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام واجهات Watson API: تتناول هذه الدورة التدريبية كيفية استخدام واجهات Watson API المختلفة لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي ونشرها.
- بناء روبوتات الدردشة باستخدام واجهات برمجة تطبيقات Watson: تعلمك هذه الدورة التدريبية كيفية استخدام Watson APIs لبناء روبوتات محادثة لخدمة العملاء والتطبيقات الأخرى.
- مقدمة إلى رؤية الكمبيوتر باستخدام Watson و OpenCV: تغطي هذه الدورة التدريبية رؤية الكمبيوتر وكيفية استخدام Watson و OpenCV لبناء تطبيقات الرؤية الحاسوبية.
- بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام TensorFlow: تغطي هذه الدورة التدريبية TensorFlow ، وهو إطار شائع للبناء والنشر نماذج التعلم العميق.
للتلخيص ، خلال البرنامج ، ستتعرف على الجوانب العملية لبناء ونشر حلول الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك كيفية معالجة البيانات مسبقًا ، نماذج القطار، وتقييم الأداء. سوف تتعلم أيضًا عن الآثار الأخلاقية والاجتماعية للذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك التحيز والإنصاف.
| منشور موصى به: أكثر من 50 شركة ناشئة لموسيقى الذكاء الاصطناعي في عام 2023: Metaverse Post تقرير الصناعة |
مقدمة CS50 للذكاء الاصطناعي مع Python
"مقدمة CS50 للذكاء الاصطناعي مع Python"هي دورة عبر الإنترنت تقدمها جامعة هارفارد من خلال edX. تم تصميم هذه الدورة لتقديم مقدمة عن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي باستخدام لغة برمجة بايثون.
تتكون الدورة من عدة وحدات ، كل منها يحتوي على محاضرات فيديو ومسابقات ومهام برمجة. تغطي الدورة مجموعة من الموضوعات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، بما في ذلك خوارزميات البحث والتحسين والتعلم الآلي والتعلم العميق.
للتلخيص ، "مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي باستخدام لغة Python" هي دورة تحظى بتقدير كبير وتوفر أساسًا متينًا في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. ومع ذلك ، فقد أكمل الدورة آلاف المتعلمين في جميع أنحاء العالم. إنها مناسبة لأي شخص مهتم بالتعرف على هذه الموضوعات ، وهي مصممة للأفراد الذين لديهم بعض الخبرة في البرمجة. المعرفة المسبقة بالذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي ليست مطلوبة. لذلك ، عند الانتهاء من الدورة ، سيكون لدى المتعلمين المهارات والمعرفة لتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على مشاكل العالم الحقيقي.
أساسيات البيانات والذكاء الاصطناعي
"أساسيات البيانات والذكاء الاصطناعي"هي دورة عبر الإنترنت تقدمها Microsoft من خلال edX. تم تصميم هذه الدورة لتقديم مقدمة في تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي (AI).
تتكون الدورة من عدة وحدات ، كل منها يحتوي على محاضرات فيديو ومسابقات ومختبرات عملية. تغطي الدورة مجموعة من الموضوعات المتعلقة بتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك أنواع ومصادر البيانات ، ومشاحنات البيانات ، وتصور البيانات ، والتعلم الآلي ، والتعلم العميق.
خلال الدورة التدريبية ، ستتعلم كيفية استخدام الأدوات والأنظمة الأساسية المختلفة ، بما في ذلك Azure تعلم آلةو Python و Jupyter Notebooks ، لإجراء تحليل البيانات وبناء نماذج الذكاء الاصطناعي. ستتعرف أيضًا على الآثار الأخلاقية والاجتماعية للذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك الإنصاف والخصوصية والأمن.
بشكل عام ، يمكن للأفراد الذين لديهم بعض الخبرة في البرمجة أن يأخذوا الدورة ، ولا يحتاجون إلى أي معرفة مسبقة بتحليل البيانات أو الذكاء الاصطناعي. إنها دورة ذاتية ، ويمكن للمتعلمين أن يأخذوا الكثير من الوقت الذي يحتاجون إليه لإكمال مادة الدورة.
| منشور موصى به: 3 طرق جديدة لتنفيذ الذكاء الاصطناعي في البعثات الفضائية |
مقدمة في التعلم الآلي
"مقدمة في التعلم الآلي"هي دورة عبر الإنترنت تقدمها Udacity وتقدم مقدمة لأساسيات التعلم الآلي. تستهدف الدورة الأفراد الذين يمتلكون بعض الخبرة في البرمجة ، ولكن ليس بالضرورة أي تعرض سابق للتعلم الآلي.
يغطي كل درس في الدورة جانبًا مختلفًا من التعلم الآلي. يتضمن ذلك التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف ، وتوسيع نطاق الميزات ، والتحقق من الصحة ، والتجهيز الزائد ، ومقاييس الأداء. علاوة على ذلك ، تستخدم الدورة لغة برمجة Python ومكتبة scikit-Learn لتنفيذ وتطبيق خوارزميات التعلم الآلي.
للتلخيص ، تسمح الدورة للمتعلمين بإكمالها بالسرعة التي تناسبهم ، دون أي قيود زمنية. تتضمن الدورة محاضرات فيديو ومسابقات ومهام برمجة لتوفير تجربة عملية مع خوارزميات التعلم الآلي. تم تصميم الدورة لمساعدة المتعلمين على تحسين فهمهم لمفاهيم وتقنيات التعلم الآلي.
تعزيز التعلم
في "تعزيز التعلم Course by David Silver "عبارة عن سلسلة من محاضرات الفيديو حول التعلم المعزز (RL) التي تم تقديمها لأول مرة في عام 2015 بواسطة David Silver ، الباحث في DeepMind. تتكون الدورة من 10 محاضرات بالفيديو ، تستغرق كل منها ما يقرب من ساعة إلى ساعتين ، وتغطي مجموعة واسعة من الموضوعات المتعلقة بـ RL ، بما في ذلك عمليات قرار ماركوف ، وطرق مونت كارلو ، وتعلم الفروق الزمنية ، وتعلم التعزيز العميق.
الدورة مناسبة للأفراد الذين لديهم خلفية في الرياضيات أو علوم الكمبيوتر أو المجالات ذات الصلة. يوفر مقدمة شاملة لـ RL ، بما في ذلك الأمثلة النظرية والعملية.
شاهد الآلاف من المتعلمين في جميع أنحاء العالم المحاضرات. تعتبر الدورة التدريبية مصدرًا شائعًا للطلاب والباحثين المهتمين بـ RL.
كذكاء اصطناعي نموذج اللغة، لا يمكنني تقديم تحديثات في الوقت الفعلي عن الحالة الحالية للدورة التدريبية في عام 2023. ومع ذلك ، نظرًا لشعبيتها وفائدتها ، فمن المحتمل أن المادة لا تزال ذات صلة وقيمة لأي شخص مهتم بالتعلم عن RL.
الشهادة الاحترافية لمطور TensorFlow
في "مطور TensorFlow"الشهادة الاحترافية هي برنامج عبر الإنترنت تقدمه Coursera بالتعاون مع deeplearning.ai. يهدف البرنامج إلى إرشاد المتعلمين إلى بناء ونشر نماذج التعلم العميق باستخدام TensorFlow و برنامج مفتوح المصدر مكتبة تم إنشاؤها بواسطة Google.
يتكون البرنامج من أربع دورات ، كل منها يغطي جانبًا مختلفًا من التعلم العميق باستخدام TensorFlow. الدورات هي:
- مقدمة إلى TensorFlow للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق: تقدم هذه الدورة مقدمة إلى TensorFlow وتغطي أساسيات بناء وتدريب نماذج التعلم العميق.
- الشبكات العصبية التلافيفية في TensorFlow: تركز هذه الدورة على الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) ، وهي نوع من الشبكات العصبية شائعة الاستخدام لتصنيف الصور ، وتعلم المتعلمين كيفية بناء وتدريب شبكات CNN باستخدام TensorFlow.
- معالجة اللغة الطبيعية في TensorFlow: تغطي هذه الدورة تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، مثل تصنيف النص وتحليل المشاعر ، وتعلم المتعلمين كيفية تطبيق هذه التقنيات باستخدام TensorFlow.
- المتتاليات والسلاسل الزمنية والتنبؤ: تعلم هذه الدورة المتعلمين كيفية بناء وتدريب الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) ونماذج التعلم العميق الأخرى لتحليل بيانات السلاسل الزمنية.
يتسم البرنامج بخطى ذاتية ، ويمكن للمتعلمين أن يأخذوا الكثير من الوقت الذي يحتاجون إليه لإكمال كل دورة. تتضمن كل دورة محاضرات فيديو ومسابقات ومهام برمجة يجب على المتعلمين إكمالها للحصول على شهادة.
التعلم العميق العملي للمبرمجين
دورة fast.ai هي دورة عبر الإنترنت حول التعلم العميق والتعلم الآلي تقدمها fast.ai. Fast.ai هو مختبر أبحاث ومنظمة تعليمية أسسها جيريمي هوارد وراشيل توماس. تهدف الدورة إلى أن تكون واقعية وتجريبية. لذلك ، تقوم الدورة بتثقيف المتعلمين حول كيفية تصنيع نماذج التعلم العميق باستخدام Python ومكتبة Fastai.
تتكون الدورة من جزأين:التعلم العميق العملي للمبرمجين"ودورة" التعلم العميق المتطورة للمبرمجين ". يغطي الجزء الأول من الدورة أساسيات التعلم العميق ، بما في ذلك الشبكات العصبيةوالشبكات العصبية التلافيفية والشبكات العصبية المتكررة. لذلك ، يغطي الجزء الثاني من الدورة موضوعات أكثر تقدمًا في التعلم العميق ، بما في ذلك النماذج التوليدية والتعلم المعزز ومعالجة اللغة الطبيعية.
تهدف الدورة إلى أن تكون شاملة للمتعلمين من جميع مستويات الكفاءة ولا تتطلب أي معرفة مسبقة بالتعلم الآلي أو التعلم العميق. علاوة على ذلك ، تستخدم الدورة دفاتر Jupyter للتعليمات وتتضمن تمارين ترميز عملية يمكن للمتعلمين تنفيذها باستخدام Google Colaboratory.
تشمل بعض الموضوعات الرئيسية التي يتم تناولها في الدورة ما يلي:
- تصنيف الصورة
- كشف الكائن
- معالجة اللغة الطبيعية
- أنظمة التوصية
- النماذج التوليدية
- تعزيز التعلم
لذلك ، سوف يفهم المتعلمون الذين يكملون الدورة مفاهيم التعلم العميق والتعلم الآلي ولديهم المهارات اللازمة لبناء ونشر نماذج التعلم العميق للتطبيقات المختلفة. تحظى الدورة بالاحترام في مجال التعلم الآلي ، ويوصي الخبراء بها كنقطة انطلاق للمبتدئين.
| منشور موصى به: أعلى 9 مجانا Stable Diffusion موارد توليد الصور |
دورة مكثفة لتعلم الآلة
الجوجل دورة مكثفة لتعلم الآلة هي دورة تدريبية مجانية عبر الإنترنت تقدمها Google توفر مقدمة لمفاهيم وأدوات وتقنيات التعلم الآلي. تستهدف الدورة المطورين ذوي الخبرة الدنيا أو معدومة في التعلم الآلي ، وهدفها هو تقديم نظرة عامة سريعة وعملية عن هذا المجال.
لذلك ، تم تقسيم الدورة إلى عدة وحدات ، كل منها يغطي جانبًا متميزًا من التعلم الآلي. تشمل هذه الوحدات:
- مقدمة في التعلم الآلي. تقدم هذه الوحدة نظرة عامة على المفاهيم والمصطلحات الأساسية المستخدمة في التعلم الآلي ، وتعرف المتعلمين على التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز.
- التعلم الآلي باستخدام TensorFlow. توفر هذه الوحدة مقدمة إلى إطار عمل TensorFlow ، الذي تستخدمه Google لتطوير نماذج التعلم الآلي.
- التعميم والتجهيز والتركيب. تشرح هذه الوحدة مفاهيم التعميم ، والتجهيز الزائد ، والملاءمة ، وكيفية تجنبها عند بناء نماذج التعلم الآلي.
- الشبكات العصبية. توفر هذه الوحدة مقدمة للشبكات العصبية ، وهي فئة من نماذج التعلم الآلي المستوحاة من بنية الدماغ.
- تدريب الشبكات العصبيةتشرح هذه الوحدة كيفية تدريب الشبكات العصبية باستخدام الانتشار العكسي ، وتقدم تقنيات لتحسين أداء الشبكات العصبية.
- الشبكات العصبية العميقة: توفر هذه الوحدة مقدمة للشبكات العصبية العميقة ، وهي شبكات عصبية ذات طبقات متعددة.
- برمجة TensorFlow: توفر هذه الوحدة مقدمة إلى برمجة TensorFlow ، وتغطي موضوعات مثل الموترات والعمليات والرسوم البيانية.
للتلخيص ، تتكون الدورة من محاضرات فيديو ، وتمارين تفاعلية ، ومهام برمجة ، ويمكن للمتعلمين إنهاءها بالسرعة التي تناسبهم. عند الانتهاء من الدورة ، سيكون لدى المتعلمين فهم أساسي لمفاهيم وتقنيات التعلم الآلي ، وسيكونون قادرين على استخدام TensorFlow لبناء نماذج بسيطة للتعلم الآلي.
أوصى: 10+ أفضل برامج تحرير الصور AI لعام 2023: عبر الإنترنت ومجاني
أفضل دورات الذكاء الاصطناعي مدفوعة الأجر
منظمة العفو الدولية برمجة مع بيثون
في "منظمة العفو الدولية برمجة مع بيثونتم تصميم برنامج Nanodegree الذي تقدمه Udacity لتزويد المتعلمين بمقدمة شاملة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي باستخدام لغة برمجة Python.
يتكون البرنامج من خمس دورات ، تغطي كل منها جوانب مختلفة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. الدورات هي:
- مقدمة في برمجة بايثون. تغطي هذه الدورة أساسيات برمجة بايثون ، بما في ذلك هياكل البيانات وهياكل التحكم والوظائف.
- مقدمة في تعلم الآلة باستخدام بايثون. تعلمك هذه الدورة التدريبية كيفية بناء نماذج التعلم الآلي وتقييمها باستخدام مكتبات شائعة مثل NumPy و Pandas و Scikit-Learn.
- التعلم العميق مع PyTorch. تغطي هذه الدورة التعلم العميق ، بما في ذلك كيفية بناء وتدريب الشبكات العصبية باستخدام مكتبة PyTorch.
- الذكاء الاصطناعي التطبيقي: تغطي هذه الدورة العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر ولعب الألعاب.
- مشروع AI Capstone. في هذه الدورة ، ستقوم بتطبيق المعرفة والمهارات التي تعلمتها في الدورات السابقة على مشروع حقيقي.
خلال البرنامج ، ستتعلم كيفية المعالجة المسبقة للبيانات وتدريب النماذج وتقييم الأداء باستخدام Python والمكتبات المختلفة. سوف تتعلم أيضًا عن الآثار الأخلاقية والاجتماعية للذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك التحيز والإنصاف.
يستهدف برنامج Nanodegree "AI Programming with Python" الأفراد الذين لديهم بعض الخبرة في البرمجة ، ولكنه لا يتطلب أي معرفة مسبقة بالذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي. إنه برنامج يعتمد على وتيرته الذاتية ، ويمكن أن يستغرق المتعلمون الكثير من الوقت الذي يحتاجون إليه لإكمال مادة الدورة التدريبية.
للتلخيص ، يحظى البرنامج بتقدير كبير وقد أكمله الآلاف من المتعلمين في جميع أنحاء العالم. عند الانتهاء من البرنامج ، سيكون لدى المتعلمين المهارات والمعرفة اللازمة لتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على مشاكل العالم الحقيقي. سيكون لديهم أيضًا مجموعة من المشاريع لعرض مهاراتهم على أصحاب العمل المحتملين.
الذكاء الاصطناعي من الألف إلى الياء: تعلم كيفية بناء ذكاء اصطناعي
"الذكاء الاصطناعي من الألف إلى الياء: تعلم كيفية بناء ذكاء اصطناعي"هي دورة عبر الإنترنت تقدمها Udemy توفر مقدمة شاملة للذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي. تم تصميم الدورة للأفراد الذين ليس لديهم معرفة مسبقة بالذكاء الاصطناعي أو البرمجة.
تغطي الدورة العديد من الموضوعات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تشمل الموضوعات التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف ، والتعلم العميق ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، ورؤية الكمبيوتر. توفر الدورة أيضًا تدريبًا عمليًا على كيفية استخدام الأدوات والأنظمة الأساسية المختلفة ، بما في ذلك Python و TensorFlow و Keras.
تتضمن الدورة أكثر من 40 ساعة من محاضرات الفيديو. يتضمن اختبارات قصيرة وتمارين الترميز. تمكّن الاختبارات القصيرة وتمارين الترميز المتعلمين من ممارسة مهاراتهم. لذلك ، يكتسب المتعلمون خبرة عملية مع خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من خلال هذه الاختبارات القصيرة وتمارين الترميز. تتضمن الدورة أيضًا العديد من المشاريع التي تسمح للمتعلمين بتطبيق معرفتهم على مشاكل العالم الحقيقي.
نظرًا لأن الدورة التدريبية ذاتية ، يمكن أن يستغرق المتعلمون الكثير من الوقت الذي يحتاجون إليه لإكمال المادة. بالإضافة إلى ذلك ، الدورة مناسبة لأي شخص مهتم باكتساب المعرفة حول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، بغض النظر عن خلفيته أو مستوى خبرته.
عند الانتهاء من الدورة ، سيكون لدى المتعلمين فهم قوي لكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لحل المشكلات. توفر الدورة أيضًا أساسًا لمزيد من الدراسة والمزيد من الدورات المتقدمة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
الشبكات العصبية والتعلم العميق
في "الشبكات العصبية والتعلم العميق"الدورة التدريبية هي دورة عبر الإنترنت تقدمها Coursera ويقوم بتدريسها Andrew Ng ، الأستاذ في جامعة ستانفورد وأحد مؤسسي Google Brain. تقدم الدورة مقدمة إلى التعلم العميق ، وهو حقل فرعي من التعلم الآلي يستخدم المصطنعة الشبكات العصبية لنمذجة الأنماط والعلاقات المعقدة في البيانات.
تستهدف الدورة الأفراد الذين لديهم فهم أساسي لبرمجة بايثون والجبر الخطي. ويغطي مجموعة من الموضوعات المتعلقة بالشبكات العصبية والتعلم العميق ، بما في ذلك الشبكات العصبية التلافيفية والشبكات العصبية المتكررة وأطر التعلم العميق مثل TensorFlow و Keras. تتضمن الدورة أيضًا مهام الترميز العملية التي تمكن المتعلمين من ممارسة مهاراتهم وتنفيذ خوارزميات التعلم العميق المختلفة.
تتكون الدورة من أربع وحدات ، يتضمن كل منها محاضرات فيديو ومسابقات ومهام برمجة.
نظرًا لأن الدورة تعتمد على وتيرة ذاتية ، يمكن أن يستغرق المتعلمون الكثير من الوقت الذي يحتاجون إليه لإكمالها.
عند الانتهاء من الدورة ، سيكون لدى المتعلمين فهم قوي لمبادئ التعلم العميق ، بما في ذلك القدرة على بناء وتدريب الشبكات العصبية للتطبيقات المختلفة.
للتلخيص ، فإن دورة "الشبكات العصبية والتعلم العميق" هي مصدر تعليمي معروف وشائع بين الأفراد المهتمين بالتعلم العميق ، وقد أكملها الآلاف من المتعلمين في جميع أنحاء العالم.
معسكر تدريب علم البيانات وتعلم الآلة مع R
في "معسكر تدريب علم البيانات وتعلم الآلة مع R"هي دورة عبر الإنترنت تقدمها Udemy. تهدف هذه الدورة إلى إرشاد المتعلمين إلى أساسيات علم البيانات والتعلم الآلي باستخدام لغة البرمجة R.
تستهدف الدورة المبتدئين ولا تتطلب أي معرفة مسبقة بالبرمجة أو علم البيانات. تغطي الدورة مجموعة واسعة من الموضوعات ، بما في ذلك معالجة البيانات ، وتصور البيانات ، والاستدلال الإحصائي ، وخوارزميات التعلم الآلي ، وتقييم النموذج.
لذلك ، تتكون دورة علوم البيانات والتعلم الآلي من 19 قسمًا ، وتقدم أكثر من 100 محاضرة ومسابقات ومهام برمجة. يغطي كل قسم موضوعًا محددًا ويتضمن محاضرات بالفيديو ، أمثلة التعليمات البرمجية، والتمارين التي تساعد المتعلمين على ممارسة مهاراتهم.
تشمل بعض الموضوعات الرئيسية التي يتم تناولها في الدورة ما يلي:
- الجدل والتلاعب بالبيانات باستخدام dplyr و tidyr
- تصور البيانات باستخدام ggplot2
- الاحتمالية والاستدلال الإحصائي
- الانحدار الخطي والانحدار المتعدد
- التصنيف والانحدار الأشجار
- الغابات العشوائية وتعزيز التدرج
- التجميع وتقليل الأبعاد
- تحليل السلاسل الزمنية
لذلك ، عند الانتهاء من الدورة ، سيكون لدى المتعلمين فهم قوي للغة البرمجة R وتطبيقاتها في علوم البيانات والتعلم الآلي. سيكون لديهم أيضًا المهارات اللازمة لتحليل مجموعات البيانات المعقدة وتفسيرها ، وبناء النماذج التنبؤية وتقييمها ، وإيصال نتائجهم بفعالية إلى الآخرين.
| منشور موصى به: أعلى 100+ تقرير اتجاه 2023: تنبؤات الصناعة العالمية |
وفي الختام
في الختام ، أصبح التعرف على الذكاء الاصطناعي مهمًا بشكل متزايد في العصر الرقمي اليوم ، حيث يتسم الذكاء الاصطناعي بسرعة تحويل الصناعات المختلفة وتغيير طريقة عيشنا وعملنا. من خلال دراسة الذكاء الاصطناعي ، يمكن للأفراد تطوير المعرفة والمهارات اللازمة لتصميم وتطوير أنظمة ذكية يمكنها التعلم من البيانات وإجراء تنبؤات أو قرارات.
تستخدم العديد من المجالات ، بما في ذلك الرعاية الصحية والتمويل والنقل والتعليم ، الذكاء الاصطناعي ، ويتوقع الخبراء أن تطبيقاته ستستمر في النمو في السنين القادمة.
هناك العديد من الدورات والموارد المتاحة عبر الإنترنت للتعلم عن الذكاء الاصطناعي ، بدءًا من الدورات التمهيدية إلى الدورات الأكثر تقدمًا والتي تغطي موضوعات مثل التعلم العميق والتعلم المعزز. من خلال الاستثمار في تعليم الذكاء الاصطناعي ، يمكن للأفراد مواكبة أحدث التطورات في هذا المجال ، واكتساب مهارات قيمة مطلوبة بشدة ، ومن المحتمل أن تفتح فرصًا وظيفية جديدة.
بشكل عام ، لتظل قادرة على المنافسة في الوقت الحاضر سوق الوظائف ولكي يكونوا مستعدين لمستقبل العمل ، يجب أن يتعلم الأفراد الذكاء الاصطناعي لأنه سيكون له تأثير كبير بشكل متزايد على جوانب مختلفة من حياتنا.
الأسئلة الشائعة
يشير الذكاء الاصطناعي ، أو الذكاء الاصطناعي ، إلى تطوير أنظمة الكمبيوتر التي يمكنها أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا ، مثل التعلم وحل المشكلات واتخاذ القرار.
هناك ثلاثة أنواع رئيسية من الذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي الضيق أو الضعيف ، والذكاء الاصطناعي العام ، والذكاء الخارق. تم تصميم الذكاء الاصطناعي الضيق لأداء مهمة محددة ، في حين أن الذكاء الاصطناعي العام قادر على أداء أي مهمة فكرية يستطيع الإنسان القيام بها. يشير الذكاء الخارق ، الذي لا يزال نظريًا بحتًا ، إلى الذكاء الاصطناعي الذي يتجاوز الذكاء البشري وهو قادر على حل المشكلات التي تتجاوز إدراكنا.
للذكاء الاصطناعي العديد من التطبيقات العملية في مختلف الصناعات ، مثل الرعاية الصحية والتمويل والنقل والتعليم. تشمل الأمثلة الصيانة التنبؤية في التصنيع ، والطب الشخصي في الرعاية الصحية ، الكشف عن الغش في التمويل وإدارة المرور الذكية في النقل.
للعمل في الذكاء الاصطناعي ، يحتاج المرء إلى أساس قوي في الرياضيات والإحصاءات والبرمجة ، بالإضافة إلى معرفة خوارزميات التعلم الآلي وأطر العمل مثل TensorFlow و Keras و PyTorch.
هناك العديد من الموارد المتاحة عبر الإنترنت للتعرف على الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك الدورات التدريبية المجانية عبر الإنترنت والبرامج التعليمية و MOOCs التي تقدمها أفضل الجامعات والشركات مثل Google و Coursera و Udacity و edX.
يثير الذكاء الاصطناعي العديد من المخاوف الأخلاقية ، مثل التحيز والخصوصية واستبعاد الوظائف. من المهم للأفراد والمؤسسات مراعاة هذه المشكلات عند تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي ونشرها.
اقرأ أكثر:
- لا يمكن الوثوق بالذكاء الاصطناعي في Bing ؛ محرك البحث يدفن أخطائه
- يمكن أن يساعدك برنامج KickResume لخدمة الذكاء الاصطناعي في إنشاء سيرة ذاتية مثالية
- أفضل 7 مولدات صوتية تعمل بالذكاء الاصطناعي واستنساخ الصوت لتحويل النص إلى كلام
- تطبيقات الذكاء الاصطناعي العشرة المحتملة التي يمكن أن تحدث ثورة في الرياضة
- أفضل 10 تطبيقات Mobile AI Art Generator في عام 2023 لأجهزة Android و IOS
إخلاء المسئولية
تتماشى مع المبادئ التوجيهية لمشروع الثقةيرجى ملاحظة أن المعلومات المقدمة في هذه الصفحة ليس المقصود منها ولا ينبغي تفسيرها على أنها نصيحة قانونية أو ضريبية أو استثمارية أو مالية أو أي شكل آخر من أشكال المشورة. من المهم أن تستثمر فقط ما يمكنك تحمل خسارته وأن تطلب مشورة مالية مستقلة إذا كانت لديك أي شكوك. لمزيد من المعلومات، نقترح الرجوع إلى الشروط والأحكام بالإضافة إلى صفحات المساعدة والدعم المقدمة من جهة الإصدار أو المعلن. MetaversePost تلتزم بتقارير دقيقة وغير متحيزة، ولكن ظروف السوق عرضة للتغيير دون إشعار.
نبذة عن الكاتب
دامير هو قائد الفريق ومدير المنتج والمحرر في Metaverse Post، تغطي موضوعات مثل AI / ML و AGI و LLMs و Metaverse و Web3-حقول ذات صله. تجذب مقالاته جمهورًا هائلاً يزيد عن مليون مستخدم كل شهر. يبدو أنه خبير يتمتع بخبرة 10 سنوات في تحسين محركات البحث والتسويق الرقمي. تم ذكر دامير في Mashable، Wired، Cointelegraphو The New Yorker و Inside.com و Entrepreneur و BeInCrypto ومنشورات أخرى. يسافر بين الإمارات العربية المتحدة وتركيا وروسيا ورابطة الدول المستقلة كبدو رقمي. حصل دامير على درجة البكالوريوس في الفيزياء ، والذي يعتقد أنه منحه مهارات التفكير النقدي اللازمة للنجاح في المشهد المتغير باستمرار للإنترنت.
المزيد من المقالات
دامير هو قائد الفريق ومدير المنتج والمحرر في Metaverse Post، تغطي موضوعات مثل AI / ML و AGI و LLMs و Metaverse و Web3-حقول ذات صله. تجذب مقالاته جمهورًا هائلاً يزيد عن مليون مستخدم كل شهر. يبدو أنه خبير يتمتع بخبرة 10 سنوات في تحسين محركات البحث والتسويق الرقمي. تم ذكر دامير في Mashable، Wired، Cointelegraphو The New Yorker و Inside.com و Entrepreneur و BeInCrypto ومنشورات أخرى. يسافر بين الإمارات العربية المتحدة وتركيا وروسيا ورابطة الدول المستقلة كبدو رقمي. حصل دامير على درجة البكالوريوس في الفيزياء ، والذي يعتقد أنه منحه مهارات التفكير النقدي اللازمة للنجاح في المشهد المتغير باستمرار للإنترنت.
