(62) الخطوات/الممارسة لتصبح خبيرًا في التعلم الآلي
(62) الخطوات/الممارسة لتصبح خبيرًا في التعلم الآلي
خطوات
المحتويات
1. سوف نفهم ما هو الذكاء الاصطناعي ومفاهيمه الأساسية.
2. دراسة تاريخ وتطور الذكاء الاصطناعي.
3. سيكون قادراً على تعريف المصطلحات الأساسية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.
4. إتقان الجبر الخطي والتحليل.
5. سوف يفهم أساسيات الإحصاء والاحتمالات.
6. تعلم الرياضيات المتقدمة.
7. تعلم برمجة بايثون.
8. دراسة البرمجة الشيئية.
9. تعلم هياكل البيانات والخوارزميات.
10. فهم أنواع مختلفة من الذكاء الاصطناعي.
11. دراسة الأخلاقيات والتأثير الاجتماعي للذكاء الاصطناعي.
12. تعلم أساسيات التعلم الآلي الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والمعزز.
13. تعلم خوارزميات التعلم الآلي الشائعة.
14. فحص الأساس العصبي للشبكات العصبية.
15. يتعرف على طرق جمع البيانات.
16. تعلم تقنيات تنظيف البيانات ومعالجتها.
17. الدراسة الهندسية المميزة.
18. نماذج التعلم الآلي باستخدام المكتبات مثل scikit-learn.
19. إنشاء وتدريب الشبكات العصبية.
20. الشبكات العصبية المعقدة مثل CNNs وRNNs.
21. تعلم كيفية ضبط المعلمات الفائقة.
22. تعلم تقنيات تقييم النماذج والتحقق من صحتها.
23.تجربة TensorFlow وPyTorch.
24. تعلم كيفية بناء وتدريب نماذج التعلم العميق.
25. يفهم أساسيات وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية.
26. تحقق من المكتبات مثل NLTK وSpaCy.
27. العمل على مشاريع معالجة اللغة الطبيعية.
28. أساسيات الرؤية الحاسوبية.
29. تنفيذ المشاريع باستخدام OpenCV.
30. كشف الأجسام ودراسات تجزئة الصورة.
31. أساسيات التعلم المعزز.
32. فحص الخوارزميات مثل Q-learning وDeep Q-Networks وأساليب التدرج السياسي.
33. العمل على مشاريع التعلم المعزز.
34. تعلم النماذج التوليدية مثل GANs وVAEs.
35. تطبيق نماذج التعلم التوليدية لإنشاء النصوص والصور.
36. تعرف على كيفية نشر النماذج على السحابة.
37. تعرف على الخدمات السحابية مثل AWS وGoogle Cloud وAzure.
38. قم بنمذجة عملية النشر من البداية إلى النهاية.
39. التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة ومعالجتها مثل Hadoop وSpark.
40. معالجة ومعالجة كميات كبيرة من البيانات.
41. دمج البيانات الضخمة مع نماذج الذكاء الاصطناعي.
42.استكشاف حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في الصناعات المختلفة.
43. العمل على مشاريع الذكاء الاصطناعي الحقيقية.
44. فهم تأثير حلول الذكاء الاصطناعي على الأعمال.
45. حضور مؤتمرات وندوات الذكاء الاصطناعي.
46. هياكل الشبكات العصبية المتقدمة.
47. اكتشاف أحدث الاتجاهات والتطورات في مجال الذكاء الاصطناعي.
48. الأخلاقيات المتعلقة بتنمية الذكاء الاصطناعي.
49. دراسة التحيزات في نماذج الذكاء الاصطناعي وطرق الحد منها.
50. مواكبة أحدث الأبحاث والأخبار في مجال الذكاء الاصطناعي.
51. المشاركة في مسابقات وتحديات الذكاء الاصطناعي.
52. المساهمة في المشاريع مفتوحة المصدر على GitHub.
53. انضم إلى مجتمعات الذكاء الاصطناعي.
54. حضور مؤتمرات وندوات الذكاء الاصطناعي.
55. التواصل مع المحترفين والهواة في مجال الذكاء الاصطناعي.
56. الحصول على دورات وشهادات متقدمة في الذكاء الاصطناعي.
57.استكشف الحقول الفرعية مثل الروبوتات أو معالجة اللغات الطبيعية أو رؤية الكمبيوتر.
58. المشاريع التي يتم فيها دمج الذكاء الاصطناعي مع المجالات الأخرى.
59. إنشاء محفظة لعرض مشاريعك في مجال الذكاء الاصطناعي.
60. اشمل مهاراتك المتنوعة في مختلف المجالات وخاصة التكنولوجيا.
61. الحرص على متابعة البحث العلمي والقراءة والإنتاج.
62. شارك مكتبتك.
.
