الذكاء الاصطناعي في علوم البيانات وتعلم الآلة للمحللين
مقدمة
علم البيانات هو أساس التحليلات الحديثة. تقدم هذه الدورة تقنيات تعلم آلي مدعومة بالذكاء الاصطناعي مصممة خصيصا للمحللين الذين لا يملكون متطلبات برمجية ثقيلة.
أهداف الدورة
بحلول نهاية هذه الدورة، سيتمكن المشاركون من:
- افهم دور الذكاء الاصطناعي في علم البيانات.
- تطبيق خوارزميات التعلم الآلي للتحليل.
- استخدم أدوات الذكاء الاصطناعي بدون برمجة عميقة.
- ابن نماذج تنبؤية لمشاكل العالم الحقيقي.
الجمهور المستهدف
تم تصميم هذه الدورة ل:
- علماء بيانات طموحين
- محللو البيانات
- محللو الأعمال
- المديرون غير التقنيين المهتمون بتحليلات الذكاء الاصطناعي
منهاج الدورة
اليوم الأول: أساسيات الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات
- الذكاء الاصطناعي في سير عمل علم البيانات
- التعلم تحت الإشراف مقابل التعلم غير الإشراف
- الأدوات: RapidMiner، DataRobot، Google AutoML
- دراسة حالة: قصص نجاح في علم بيانات الذكاء الاصطناعي
- ورشة العمل: علم البيانات مع AutoML
اليوم الثاني: تعلم الآلة للمحللين
- نماذج الانحدار والتصنيف
- التجميع والتقسيم
- دراسة حالة: الذكاء الاصطناعي في تقسيم العملاء
- ورشة العمل: بناء نموذج التعلم الآلي باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي
- مراجعة الأقران
اليوم الثالث: هندسة الميزات باستخدام الذكاء الاصطناعي
- اختيار واستخراج الميزات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
- تقليل الأبعاد باستخدام الذكاء الاصطناعي
- عرض توضيحي: أداة هندسة ميزات آلية
- التمرين: نشاط اختيار ميزات الذكاء الاصطناعي
- جلسة تغذية راجعة
اليوم الرابع: النمذجة التنبؤية باستخدام الذكاء الاصطناعي
- الذكاء الاصطناعي في بناء النماذج التنبؤية
- مقاييس التحقق والدقة
- محاكاة المجموعات: بناء النماذج التنبؤية
- التعاون بين الأقران
- تعليقات الخبراء
اليوم الخامس: نشر نماذج الذكاء الاصطناعي للمحللين
- استراتيجيات نشر الذكاء الاصطناعي
- دمج نماذج الذكاء الاصطناعي في أنظمة ذكاء الأعمال والتقارير
- مشروع المجموعة: نموذج الذكاء الاصطناعي الموجه للمحللين
- العروض التقديمية والمراجعة
- الخاتمة والشهادة
