الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة
تعلّم الآلة والذكاء الاصطناعي
مقدمة عملية في تعلّم الآلة، مبنية على معامل مقرر تعلّم الآلة بقسم الذكاء الاصطناعي في كلية الحاسبات والمعلومات بجامعة المنصورة لفصل خريف 2025، تغطي سير عمل تعلّم الآلة من البداية إلى النهاية، والمعالجة المسبقة للبيانات باستخدام pandas، والتجميع غير الخاضع للإشراف (K-Means، والخرائط ذاتية التنظيم، وFuzzy C-Means، وDBSCAN) مع التقييم الصحيح لكل منها، والانحدار الخطي الخاضع للإشراف المدرَّب عبر المعادلة الطبيعية (Normal Equation) وكذلك الانحدار التدريجي (Gradient Descent) باستخدام TensorFlow.
٩ دروس
ابدأ الدورة
الدروس
- 1المعمل الأول: التجميع باستخدام K-Means على بيانات اصطناعية10 min read
- 2المعمل الثاني: الخرائط ذاتية التنظيم (خرائط Kohonen)8 min read
- 3المعمل الثالث: المعالجة المسبقة للبيانات والتجميع على بيانات واقعية باستخدام أطر بيانات Pandas20 min read
- 4التجميع الضبابي Fuzzy C-Means2 min read
- 5معمل خوارزمية التجميع DBSCAN3 min read
- 6معمل الانحدار الخطي15 min read
- 7المعمل الأول: مقدمة في بايثون لعلم البيانات43 min read
- 8مقدمة في TensorFlow 2.x6 min read
- 9مراجعة تعلّم الآلة ومثال على الانحدار التدريجي (Gradient Descent)7 min read