
رقم الدورة:033
المدة: 5 أيام
اختر طريقة الحضور / التواريخ المتاحة
رسوم الدورة: 1,265.00
احجز الآن
خدمات مسارتك للمنشآت
سجل في قائمة الانتظار
اختر (حضوري/أونلاين) ثم التاريخ ثم الوقت لإتاحة زر الحجز.
وصف الدورة
برنامج تدريبي عملي يركز على بناء مشاريع Machine Learning حقيقية من البداية للنهاية، بداية من تجهيز البيانات وتحليلها، ثم اختيار الخوارزمية، تدريب النموذج، تقييم الأداء، تحسين النتائج، وتقديم المشروع بطريقة احترافية.
لم يعد تعلم Machine Learning مجرد معرفة نظرية بالخوارزميات أو مشاهدة شروحات عامة، بل أصبح المطلوب في سوق العمل هو القدرة على تنفيذ مشروع كامل: فهم المشكلة، تجهيز البيانات، اختيار النموذج المناسب، تدريبه، تقييمه، تحسينه، ثم شرح النتائج بطريقة واضحة للإدارة أو العميل أو فريق العمل.
تقدم دورة التعلم الآلي التطبيقي بالرياض من معهد مسارتك برنامجًا تدريبيًا عمليًا يركز على مشاريع حقيقية في Machine Learning، بحيث تتعلم كيف تنتقل من البيانات الخام إلى نموذج يعمل ويقدم نتيجة قابلة للاستخدام، سواء في التصنيف Classification، التنبؤ Regression، التجميع Clustering، أو تحليل النصوص البسيط.
الدورة مناسبة لمن يريد دخول مجال الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات من زاوية تطبيقية، خصوصًا من لديه أساس بسيط في Python أو تحليل البيانات ويريد بناء نماذج ML عملية وإضافتها إلى معرض أعماله أو استخدامها داخل بيئة العمل.
التعلم الآلي Machine Learning هو فرع من الذكاء الاصطناعي يجعل الأنظمة تتعلم من البيانات لاكتشاف الأنماط وبناء توقعات أو قرارات دون الحاجة إلى برمجة كل حالة يدويًا. فعندما يتوفر لدينا بيانات كافية عن العملاء أو المبيعات أو السلوك أو العمليات، يمكن للنموذج أن يتعلم العلاقات ويستخدمها في التنبؤ أو التصنيف أو التجميع.
في هذه الدورة ستتعلم أهم أنواع التعلم الآلي بطريقة عملية:
إذا كنت درست Python أو تحليل البيانات، فهذه الدورة تمثل الخطوة العملية التالية لبناء نماذج ذكية قابلة للتطبيق.
هذه الدورة مصممة لتجاوز مرحلة المفاهيم العامة، والانتقال إلى تطبيقات عملية تجعلك تفهم كيف تُبنى نماذج Machine Learning داخل المشاريع الحقيقية.
تنفيذ مشاريع تصنيف وتنبؤ وتجميع من البداية للنهاية.
استخدام أدوات مثل Pandas وScikit-learn في بناء النماذج.
تعلم تنظيف البيانات، التعامل مع القيم الناقصة، وتجهيز المتغيرات.
تعرف متى تستخدم Linear Regression أو Decision Trees أو Random Forest وغيرها.
قياس الأداء واكتشاف Overfitting وتحسين النتائج.
مشاريع قابلة للعرض في السيرة الذاتية أو GitHub أو مقابلات العمل.
في معهد مسارتك نركز على التطبيق العملي خطوة بخطوة، بحيث لا تدرس الخوارزميات كأسماء فقط، بل تستخدمها في مشكلات واقعية وتتعلم كيف تقرأ النتائج وتشرحها.
كل محور مرتبط بتطبيق أو مشروع يساعدك على الفهم العميق.
تدرج من البيانات والتحليل إلى التدريب والتقييم والتحسين.
Python وPandas وNumPy وMatplotlib وScikit-learn.
مرونة في الحضور حسب الدفعة والبرنامج المتاح.
مشاريع تساعدك في ملف الأعمال والمقابلات ومسارك المهني.
مساعدة في فهم الأخطاء، قراءة النتائج، وتحسين النموذج.
تم تصميم المحتوى ليغطي دورة حياة مشروع Machine Learning بشكل تطبيقي من البيانات إلى النموذج النهائي.
| المحور التدريبي | التفاصيل |
|---|---|
| مقدمة في Machine Learning | فهم التعلم الآلي، أنواعه، تطبيقاته، ومتى نستخدمه. |
| بيئة العمل والأدوات | إعداد Python وJupyter Notebook والتعامل مع المكتبات الأساسية. |
| تحليل البيانات الاستكشافي EDA | قراءة البيانات، فهم الأعمدة، اكتشاف الأنماط، والرسم البياني الأساسي. |
| Data Cleaning | التعامل مع القيم الناقصة، القيم الشاذة، التكرار، وأنواع البيانات. |
| Feature Engineering | إنشاء وتحويل المتغيرات وتحسين جودة البيانات قبل التدريب. |
| Train/Test Split | تقسيم البيانات بطريقة صحيحة لتدريب النموذج وتقييمه. |
| Regression Models | Linear Regression وDecision Tree Regression وتقييم نماذج التنبؤ. |
| Classification Models | Logistic Regression وKNN وDecision Trees وRandom Forest. |
| Model Evaluation | Accuracy وPrecision وRecall وF1 وConfusion Matrix وRMSE وMAE. |
| Overfitting and Underfitting | فهم مشكلات التعميم وكيفية تحسين أداء النموذج. |
| Hyperparameter Tuning | تجربة إعدادات مختلفة واستخدام Grid Search بشكل مبسط. |
| Clustering | مدخل إلى K-Means واستخدامه في تقسيم العملاء أو البيانات. |
| Text Classification Basics | مشروع مبسط لتصنيف النصوص أو الرسائل باستخدام تمثيل نصي مناسب. |
| Model Pipeline | بناء Pipeline يضم التحضير والتدريب والتقييم بشكل منظم. |
| Final ML Project | تنفيذ مشروع Machine Learning كامل وعرض النتائج والتوصيات. |
لأن الصفحة تستهدف “مشاريع عملية في Machine Learning”، تم بناء الدورة حول تطبيقات واضحة تساعد المتدرب على إنتاج نماذج قابلة للعرض.
بناء نموذج Regression لتوقع سعر أو تكلفة بناءً على خصائص متعددة.
تصنيف العملاء حسب احتمالية الشراء أو الاستجابة أو الاحتفاظ.
استخدام Text Classification لتصنيف رسائل أو مراجعات نصية.
استخدام Clustering لفهم شرائح العملاء وسلوكهم.
تحويل نتائج النموذج إلى ملخص واضح وتوصيات قابلة للتنفيذ.
تنفيذ مشروع كامل يمكن عرضه في GitHub أو السيرة الذاتية.
تمت مراجعة الروابط الداخلية واختيار المناسب فقط لمسار التعلم الآلي التطبيقي: Python، تحليل البيانات، Deep Learning، AI Introduction، Power BI، Prompt Engineering.
دورة Machine Learning التطبيقية مناسبة لمن يريد بناء مشاريع عملية وليس الاكتفاء بالمفاهيم النظرية.
لمن لديهم أساس برمجي ويريدون تطبيقه في الذكاء الاصطناعي.
لمن يريدون الانتقال من التحليل إلى بناء نماذج تنبؤية.
لمن يريدون تنفيذ مشاريع AI عملية قابلة للعرض.
لمن يريدون دخول مجال Data Science أو AI بشكل عملي.
لمن يريدون استخدام ML في التوقعات والتصنيف وتحليل العملاء.
لفهم كيف يمكن تحويل البيانات إلى نماذج تدعم المنتجات والقرارات.
تختلف تكلفة الدورة حسب عدد الساعات، مستوى المشاريع، نمط الحضور، وما إذا كانت الدورة مخصصة للأفراد أو الشركات.
برنامج تدريبي عملي · معهد مسارتك بالرياض
| الباقة | تشمل | السعر |
|---|---|---|
| أساسية | مفاهيم ML + تنظيف بيانات + نماذج بسيطة | تواصل لمعرفة العرض الحالي |
| مشاريع تطبيقية | تصنيف وتنبؤ وتجميع + مشروع نهائي قابل للعرض | تواصل لمعرفة العرض الحالي |
| الشركات | برنامج مخصص على بيانات أو حالات استخدام قريبة من عمل المؤسسة | حسب العدد والاحتياج |
من قراءة البيانات حتى تدريب النموذج وتقييم النتائج.
التعامل مع القيم الناقصة والشاذة وتحويل المتغيرات.
تمييز حالات Regression وClassification وClustering.
استخدام مؤشرات الأداء المناسبة لكل نوع مشروع.
التعامل مع Overfitting وضبط الإعدادات وتحسين البيانات.
تلخيص النتائج والتوصيات وتحضير المشروع للـ Portfolio.
تطوير التحليل إلى نماذج تنبؤية وتصنيفية.
بناء نماذج ML أولية وفهم دورة حياة النموذج.
تنفيذ مشاريع عملية في التوقع والتصنيف والتجميع.
استخدام النماذج لدعم قرارات المبيعات والعملاء والتشغيل.
تصنيف العملاء وتحليل السلوك وبناء شرائح مستهدفة.
فهم بناء النماذج التي يمكن أن تدخل داخل منتجات أو خدمات ذكية.
إذا كنت تريد الانتقال من فهم المفاهيم إلى تنفيذ مشاريع تعلم آلي حقيقية، فدورة التعلم الآلي التطبيقي من معهد مسارتك بالرياض تمنحك تدريبًا عمليًا من البيانات إلى النموذج النهائي.
دورة التعلم الآلي التطبيقي بالرياض من معهد مسارتك هي خيار قوي لمن يريد بناء مشاريع Machine Learning عملية بدل الاكتفاء بالمفاهيم النظرية.
الدورة تساعدك على تنظيف البيانات، بناء نماذج تصنيف وتنبؤ وتجميع، تقييم النتائج، تحسين الأداء، وتجهيز مشاريع قابلة للعرض في Portfolio أو GitHub.
لا توجد تقييمات حتى الآن. كن أول من يقيّم هذه الدورة!