دورة تعلم الآلة من جوجل/في عالم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، أصبحت الحاجة إلى دورات تدريبية عالية الجودة أمرًا لا غنى عنه للمبتدئين والمحترفين على حد سواء.
دورة Google Machine Learning Crash Course هي واحدة من أفضل الموارد التعليمية المجانية المتاحة عبر الإنترنت، وتقدمها شركة Google،
من خلال منصة Google for Developers، بهدف تعليم أساسيات تعلم الآلة بطريقة عملية وتفاعلية.
نبذة عن دورة دورة تعلم الآلة من جوجل:
دورة Machine Learning Crash Course هي دورة تعليمية مجانية عبر الإنترنت تتيح للمتعلمين فهم أساسيات تعلم الآلة Machine Learning من منظور عملي وتطبيقي.
وتم تصميم الدورة لتكون مقدمة قوية للمفاهيم الأساسية في تعلم الآلة، مع تمارين تفاعلية، مقاطع فيديو، وأمثلة عملية تساعد المتعلم على تطبيق ما يتعلمه.
وهذه الدورة مفيدة للمبتدئين تمامًا الذين لم يسبق لهم دراسة تعلم الآلة، وكذلك لأولئك الذين لديهم بعض الخبرة ويرغبون في تعزيز معرفتهم بمفاهيم ML الأساسية.
لماذا تختار دورة Google Machine Learning Crash Course:
هناك العديد من الأسباب التي تجعل هذه الدورة خيارًا مثاليًا لمن يريد الدخول إلى عالم تعلم الآلة، منها:
مجانية بالكامل بدون تكلفة:
الدورة متاحة بالكامل مجانية لأي شخص لديه اتصال بالإنترنت، ولا تتطلب دفع أي رسوم مالية.
مناسبة للمبتدئين:
لا تشترط الدورة خلفية كبيرة في تعلم الآلة، بل تبدأ من المفاهيم الأساسية لتساعدك على بناء أساس قوي.
تركيز عملي وتفاعلي:
تتضمن الدورة تمارين برمجية عملية يمكنك تنفيذها داخل المتصفح باستخدام Google Colaboratory، مما يتيح لك تجربة الكود وتنفيذ النماذج دون أي إعدادات معقدة.
تغطية متكاملة لمفاهيم أساسية ومهمة:
الدورة تغطي مجموعة كبيرة من المواضيع، بدءًا من الانحدار الخطي وحتى الشبكات العصبية والنماذج المتقدمة مثل: Large Language Models (LLMs).
هيكل محتوى الدورة ومحتواها التفصيلي:
تنقسم الدورة إلى عدة وحدات تعليمية Modules كل منها يتناول جانبًا مهمًا من تعلم الآلة، وهي كما يلي:
نماذج تعلم الآلة ML Models:
الانحدار الخطي Linear Regression حيث يقدم هذا الجزء فهمًا أساسيًا لكيفية عمل الانحدار الخطي، وكيف يمكن للنموذج التنبؤ بالقيم.
كما يدرس مفهوم الفقد Loss، الانحدار التدريجي Gradient Descent وضبط المعاملات.
الانحدار اللوجستي Logistic Regression حيث يركز هذا الجزء على النماذج التي تتعامل مع القيم الاحتمالية، مثل: التنبؤ بنتيجة ثنائية نجاح أو فشل.
التصنيف Classification حيث يغطي مفاهيم مثل: المصفوفات الالتباسية Confusion Matrix، ودقة النموذج، والاسترجاع، والمقاييس المهمة في التصنيف.
أقرأ ايضا /عالم الراوترات اليوم أصبح دليلك لاختيار الشبكة الأسرع والأقوى
التعامل مع البيانات Data:
البيانات الرقمية Numerical Dat حيث يتعلم المتدرب كيفية التعامل مع البيانات العددية وتحليلها وتجهيزها لتغذية النموذج.
البيانات الفئوية Categorical Data لذلك يشرح هذا الجزء كيفية تحويل البيانات غير الرقمية إلى تمثيلات يمكن للنموذج التعامل معها.
المجموعات العامة والاختبار Datasets, Generalization & Overfitting:
يتناول هذا الجزء الفروق بين التدريب والاختبار، وكيف تتجنب الإفراط في التوافق Overfitting لتحسين أداء النموذج.
النماذج المتقدمة Advanced ML Models:
الشبكات العصبية Neural Networks من حيث مفهوم الشبكات العصبية، وكيفية بناء نماذج بعمق متعدد الطبقات.
التضمينات Embeddings حيث يتعلم المتدرب كيف تُستخدم التضمينات لتمثيل البيانات المعقدة ومعالجتها في التعلم الآلي.
مواضيع حديثة ومتقدمة:
مماذج اللغة الكبيرة Large Language Models من حيث تغطية مبسطة لكيفية عمل النماذج مثل: GPT وTransformers.
أنظمة ML في الإنتاج Production ML Systems من حيث كيف يتم نشر وتطبيق نماذج ML في الواقع العملي.
التعلم الآلي التلقائي AutoML من مبادئ استخدام تعلم الآلة الآلي لتسهيل بناء النماذج.
العدالة في ML (ML Fairness) من مبادئ لتقليل التحيز وضمان العدالة في نماذج الذكاء الاصطناعي.
الشروط والمتطلبات قبل بدء الدورة:
رغم أن الدورة لا تتطلب معرفة مسبقة في تعلم الآلة، فإن وجود خلفية بسيطة في بعض المهارات يُعد مفيدًا، وتشمل:
- الرياضيات الأساسية فهم المعادلات والخطوط والرسوم البيانية.
- البرمجة بلغة Python لأن التمارين العملية في الدورة تعتمد على Python.
- مفاهيم إحصائية بسيطة مثل: المتوسط والانحراف المعياري.
أقرأ ايضا /ما هو تعلم الآلة؟ وكيف يختلف عن الذكاء الاصطناعي
مميزات إضافية في الدورة:
مرونة التعلم حيث يمكنك دراسة الوحدات بالترتيب الذي يناسبك، واختبارات وأنشطة الدورة تتضمن أكثر من 130 سؤالًا وتمرينًا لتثبيت المفاهيم.
وايضا شهادات افتراضية حيث يمكنك الحصول على شارات Badges من Google بعد اجتياز الاختبارات بنجاح.
لذلك إذا كنت تطمح إلى دخول عالم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بأفضل الطرق الممكنة، فإن دورة Google Machine Learning Crash Course تمثل نقطة انطلاق ممتازة.
كما تجمع هذه الدورة بين الشرح النظري العملي، التمارين التفاعلية، والأمثلة الحقيقية، مما يجعلها مناسبة لجميع المستويات.
سواء كنت مبتدئًا أو لديك بعض الخبرة، ستجد في هذه الدورة ما يعزز من قدراتك ويقربك إلى تحقيق أهدافك في مجال ML.