Deep learning Preparation Course in Arabic Part 1 : Python
Why take this course?
🎓 Курс: Глубокое обучение: Подготовительный курс на арабском языке (Часть 1) - Python
🚀 Введение: Приветствуем тебя, будущий мастер машинного обучения! Если ты уже знаком с основами программирования и хочешь погрузиться в мир глубокого обучения, этот курс - то, что нужно. В этом первом актах наша путеводителька Hazem ABDELKAWY подготовит тебя к пониманию и использованию ключевых концепций машинного обучения с особым вниманием на Python, язык, который часто выбирают ведущие эксперты в этой области.
🧠 Основы Курса:
- Язык обучения: Python.
- Тема: Машинное обучение с уклоном на глубокое обучение.
- Местоположение: Прямо в сердце арабского мира, на арабском языке.
🔍 Обзор Курса: В этом курсе ты научишься:
-
Интродукция в Машинное Обучение: От различения между надзируемым и ненадзируемым обучением до глубокого погружения в мир алгоритмов классификации, регрессии и кластеризации.
-
Основы Python: Убедись, что твой код работает, прежде чем заняться сложными моделями. Мы начнем с основ Python, чтобы ты чувствовал себя уверенно при написании кода для машинного обучения.
-
Линейная и Логистическая Регрессия: Понимай, как предсказать количественные данные с помощью линейной регрессии и как ответить на бинарные задачи с логистической регрессией.
-
Регуляризация: Изучи методы, которые помогают избежать переобучения и помогают твоим моделям быть более общими и надежными.
-
Способ вариаций и поддерживающие векторы (SVMs) и Кернель Методы: Разберы, как SVMs помогают классифицировать данные точно, с помощью кернелей, которые могут превратить любые данные в форму, которую SVM может использовать.
-
Синапси Несеткой Сетки (ANNs): Погрузись в мир нейронных сетей и узнай, как они могут обучаться на данных без явного программирования функций связи.
-
Кластеризация: Открой, как группировать данные таким образом, что аналогичные данные оказываются в одной и той же группе, используя различные методы кластеризации.
-
_Снижение измерений:__ Уменьши количество признаков, сохраняя важную информацию, с помощью техник снижения измерений, таких как PCA (анализ компонент главного компонента).
🎯 Цели Курса:
- Понимание основ машинного обучения и глубокого обучения.
- Навыки написания кода на Python для машинного обучения.
- Применение алгоритмов регрессии, SVMs, ANNs, кластеризации и снижения измерений.
🚀 Почему это важно: Машинное обучение и глубокое обучение - это области, которые менят мир данных и технологий. Установив крепкие основы в этих областях, ты сможешь не только успеть в этой быстро развивающейся индустрии, но и стать пионером, который ведет свои коды по новым горизонтам.
👩🏫 Воспринятие материала: Каждый раздел курса спроектирован для удобства и эффективности обучения: от вводных объяснений до сложных концепций с использованием практических примеров и заданий. Ты не только будешь теоретически осведомлен, но и сможешь написать свой первый скрипт для машинного обучения на Python.
🎉 Конечная Цель: Стань лучшим в том, чтобы превращать большие объемы данных в ценные знания и предсказания. Это путь к инновациям, эффективности и успеху. Присоединяйся к нам, чтобы начать это путешествие! 🎉
Loading charts...