تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات

وصف المقرر

يغطي هذا المقرر تطبيق خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة — بما فيها النماذج التجميعية والشبكات العصبية العميقة — على البيانات الضخمة باستخدام TensorFlow وPyTorch وPython. يتناول المقرر بناء أنابيب معالجة البيانات، وضبط أداء النماذج وتفسير مخرجاتها، ومقارنة تقنيات الذكاء الاصطناعي المختلفة في سياقات تطبيقية متنوعة. يُختتم المقرر بمشروع تكاملي يُطبّق فيه المتعلم حلاً مبتكراً ومتكاملاً لتحليل بيانات حقيقية معقدة يجمع بين التقنيات التي اكتسبها على مدار المقرر.

أهداف المقرر

• ستتمكن من تطبيق خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة لتحليل البيانات الضخمة باستخدام TensorFlow وPyTorch وPython بدقة قابلة للقياس في بيئات العمل الفعلية.
• ستتعلم بناء أنابيب معالجة البيانات الضخمة وتهيئتها باستخدام أطر العمل المتخصصة وفق معايير الأداء المحددة.
• ستكون قادرًا على تحليل نتائج نماذج الذكاء الاصطناعي وتشخيص مشكلات الأداء وتفسير مخرجات النماذج تفسيراً نقدياً.
• ستقوم بتقييم فعالية تقنيات الذكاء الاصطناعي المختلفة ومقارنتها في سياقات تحليل البيانات المتقدمة وفق معايير موضوعية.
• ستصمم وتبتكر حلولاً متكاملة لتحليل البيانات تجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي المتعددة لمعالجة مشكلات حقيقية معقدة.

المهارات المكتسبة

التقييم النهائي (متطلب اجتياز)

اختبار قصير — يلزم اجتياز ≥ 60%

المستوى

متقدم