المحترف المعتمد في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي C-AIMLP

نبذة عن البرنامج

يغطي البرنامج دورة حياة مشروع تعلم الآلة عمليًا من صياغة المشكلة إلى النشر والمراقبة. ويتناول تجهيز البيانات وهندسة الخصائص، ونماذج التعلم الموجه مثل الانحدار وأشجار القرار والغابات العشوائية وتعزيز التدرج، والتعلم غير الموجه كالتجميع وتقليل الأبعاد، ومقاييس التقييم والتحقق المتقاطع، ومدخلًا إلى الشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية. ويستخدم Python ومكتبة scikit-learn، ويختتم بممارسات MLOps والذكاء الاصطناعي المسؤول من تفسير النماذج إلى اختبار العدالة.

مخرجات التعلم

• ✓صياغة مشكلة أعمال على شكل مهمة تعلم آلة محددة المتغير الهدف ومقياس النجاح.
• ✓تجهيز مجموعة بيانات وهندسة خصائصها ومعالجة القيم المفقودة وعدم توازن الفئات.
• ✓تدريب عدة نماذج تصنيف أو انحدار ومقارنتها بالتحقق المتقاطع ومقاييس مناسبة.
• ✓ضبط المعاملات الفائقة وتشخيص فرط التخصيص وقصوره.
• ✓تفسير نموذج باستخدام أهمية الخصائص وقيم SHAP واختبار عدالته بين الفئات.
• ✓إعداد خطة نشر ومراقبة لنموذج في الإنتاج تشمل كشف الانحراف وإعادة التدريب.

الفئة المستهدفة

• محللو البيانات المنتقلون إلى علوم البيانات
• المهندسون والمطورون الراغبون في بناء نماذج تعلم آلة
• أعضاء فرق التحليلات المتقدمة
• الباحثون التطبيقيون في القطاعات الصناعية والمالية

المحاور العلمية التفصيلية

منهجية التدريب

المشروع والمخرج التطبيقي