التعلم الآلي والتعلم المعزز

تتناول الدورة التدريبية مجال التعلم الآلي بالتفصيل. في البداية، ستتعرف على سير العمل الكامل — بدءًا من إعداد البيانات وتطوير النماذج وصولًا إلى التقييم والتفسير. وستتعرف خلال ذلك على أساليب مثل الانحدار، والتصنيف، والشبكات العصبية، والذكاء الاصطناعي التوليدي، ومعالجة اللغة الطبيعية، بالإضافة إلى نشر النماذج. بعد ذلك، يتم وصف «التعلم المعزز» باعتباره إحدى التقنيات الثلاث الرئيسية للتعلم الآلي، حيث يتم تدريب البرنامج من خلال التفاعل المباشر مع بيئته في شكل تجربة وخطأ، من أجل تحقيق أفضل النتائج.

  • نوع الدرجة العلمية: شهادة "التعلم الآلي
    شهادة "التعلم المعزز
  • الامتحان النهائي: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
  • أوقات الدرس: دوام كامل
    من الإثنين إلى الجمعة من الساعة 8:30 صباحًا إلى 3:35 مساءً (في الأسابيع التي تتخللها عطلات رسمية من الساعة 8:30 صباحًا إلى 5:10 مساءً)
  • لغة التعليم: الألمانية
  • المدة: 8 أسابيع

التعلّم الآلي

مقدمة في التعلم الآلي وسير عمل التعلم الآلي (حوالي 3 أيام)

أساسيات التعلم الآلي ومجالات تطبيقه وأنواعه

تصنيف أساليب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الحديثة

سير عمل التعلم الآلي باستخدام scikit-learn

بيانات التدريب والتحقق والاختبار

التدريب الناقص، والتدريب المفرط، وتقييم النماذج

التحقق المتقاطع


تحضير البيانات وهندسة الميزات (حوالي يومين)

جودة البيانات والمعالجة المسبقة للبيانات

التحجيم والتطبيع والترميز

هندسة السمات واختيار السمات

التعامل مع القيم المفقودة والقيم الشاذة ومجموعات البيانات غير المتوازنة


التعلم الخاضع للإشراف – الانحدار والتصنيف (حوالي 5 أيام)

طرق الانحدار والتصنيف

النماذج الخطية والمنظمة

طرق قائمة على المسافة والاحتمالات والشجرة

طرق المجموعات والتعزيز

مقارنة النماذج وتحسين المعلمات الفائقة

مقاييس التقييم والتنبؤات الاحتمالية

أهمية السمات والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير 


التعلم غير المراقب (حوالي يومين)

تقليل الأبعاد واستخراج السمات

طرق التجميع وتقييم نتائج التجميع

الكشف عن الحالات الشاذة


تحليل السلاسل الزمنية والتوقعات (حوالي يوم واحد)

أساسيات وتحليل بيانات السلاسل الزمنية

طرق التنبؤ والتعلم الآلي للسلاسل الزمنية


الشبكات العصبية والذكاء الاصطناعي الحديث (حوالي يومين)

أساسيات الشبكات العصبية والتعلم العميق

التعلم الآلي للبيانات النصية ومعالجة اللغة الطبيعية

نماذج الأساس، ونماذج اللغة الكبيرة، والذكاء الاصطناعي التوليدي


نشر نماذج التعلم الآلي (حوالي يوم واحد)

تخزين النماذج المدربة وتوفيرها

تطوير تطبيقات التعلم الآلي البسيطة

واجهات ومنصات لنماذج التعلم الآلي


عمل المشروع (4 أيام تقريباً)

لتوحيد المحتوى الذي تم تعلمه

عرض نتائج المشروع

التعلُّم المعزز

مقدمة في التعلم المعزز (يوم واحد تقريباً)

التعريف والمفاهيم الأساسية

الاختلافات عن طرق التعلم الأخرى

مجالات التطبيق والأمثلة


عمليات اتخاذ القرار ماركوف (MDPs) (يومان تقريباً)

تعريف وخصائص عمليات اتخاذ القرار المتغيرة

دوال القيمة والسياسة

معادلات بيلمان

نهج البرمجة الديناميكية


التعلم الكمي (يومان تقريباً)

التعريف والخوارزمية

الاستكشاف مقابل الاستغلال

خصائص التقارب والتحسين

تطبيقات في الألعاب والروبوتات ومجالات أخرى


التعلم المعزز العميق (3 أيام تقريباً)

التعلّم الكمي العميق

تدرجات السياسة الحتمية العميقة (DDPG)

الطرق الحرجة للفاعل

طرق تدرج السياسة


مواضيع متقدمة (4 أيام تقريباً)

التعلم المعزز القائم على النموذج

التعلم المعزز متعدد الوكلاء

التعلم المعزز العكسي

التعلُّم المعزز الفوقي


تطبيقات عملية (3 أيام تقريباً)

تنفيذ خوارزميات التعلم المعزز

التطبيق على مشاكل ودراسات حالة مختارة

تقييم وضبط الخوارزميات


الملخص والنظرة المستقبلية (يومان تقريباً)

ملخص لأهم المفاهيم والنتائج

التحديات والتطورات المستقبلية في مجال التعلم المعزز


عمل المشروع (3 أيام تقريباً)

لتوحيد المحتوى الذي تم تعلمه

عرض نتائج المشروع



التغييرات ممكنة، ويتم تحديث محتوى الدورة التدريبية بانتظام.

لغة البرمجة Python مطلوبة، ويوصى بالمعرفة السابقة في مجال تحليل البيانات.

بعد الانتهاء من الدورة التدريبية، ستتمكن من تجهيز البيانات لتطبيقات التعلم الآلي، واختيار الأساليب المناسبة للتعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف، بالإضافة إلى تدريب النماذج وتقييمها وتحسينها. وستتمكن من تفسير نتائج النماذج وتنفيذ تطبيقات التعلم الآلي الأساسية. كما ستكون على دراية بأحدث التطورات في مجال التعلم العميق والذكاء الاصطناعي التوليدي.

ستفهم أيضًا المفاهيم الأساسية للتعلّم المعزز وستعرف الاختلافات مع طرق التعلّم الأخرى. ستكون على دراية بعمليات اتخاذ القرار في ماركوف، والتعلم الكمي والتعلم المعزز العميق، وستكون قادرًا على تطبيق موضوعات متقدمة مثل التعلم المعزز القائم على تعدد العوامل والتعلم المعزز القائم على النموذج.

خريجو علوم الحاسب الآلي، وخريجو الرياضيات، وخريجو الهندسة الكهربائية، والأشخاص الحاصلون على شهادة في الهندسة (التجارية).

يُستخدم التعلم الآلي في مختلف القطاعات لتحليل كميات ضخمة من البيانات، وتحديد الأنماط، وتحسين العمليات، ووضع التوقعات. وتُستخدم المعرفة في هذا المجال، من بين أمور أخرى، في تكنولوجيا المعلومات، والصناعة، واللوجستيات، والقطاع المالي، والتسويق. كما أن المعرفة بلغة البرمجة «بايثون» (Python)، بالإضافة إلى تطوير نماذج التعلم الآلي وتقييمها وتطبيقها، تفتح آفاقًا جديدة للعمل في المجالات التي تعتمد على البيانات والذكاء الاصطناعي.

من خلال التعلم المعزز، ستكتسب أيضاً معرفة شاملة لعدة صناعات تُستخدم غالباً في تكنولوجيا الروبوتات والأتمتة، ولكن أيضاً في صناعة السيارات، على سبيل المثال لوظائف مساعدة السائق، أو في تطوير وتحسين أنظمة النقل ذاتية القيادة.

توفر لك شهادتك المفيدة نظرة تفصيلية عن المؤهلات التي اكتسبتها وتحسن من فرصك المهنية.

المفهوم التعليمي

إن محاضريك مؤهلون تأهيلاً عالياً من الناحيتين المهنية والتعليمية وسيقومون بتدريسكم من اليوم الأول إلى اليوم الأخير (لا يوجد نظام للدراسة الذاتية).

سوف تتعلم في مجموعات صغيرة فعالة. تتكون الدورات عادةً من 6 إلى 25 مشاركاً. تُستكمل الدروس العامة بالعديد من التمارين العملية في جميع وحدات الدورة التدريبية. تُعد مرحلة الممارسة جزءًا مهمًا من الدورة، حيث أنه خلال هذا الوقت تقوم بمعالجة ما تعلمته وتكتسب الثقة والروتين في تطبيقه. يتضمن القسم الأخير من الدورة التدريبية مشروعاً أو دراسة حالة أو امتحاناً نهائياً.

 

الفصول الدراسية الافتراضية alfaview®

Bildungszentrumتُقدَّم الدروس باستخدام تقنية الفيديو الحديثة alfaview® - إما من منزلك أو في مقرنا في . يمكن للدورة التدريبية بأكملها رؤية بعضكم البعض وجهاً لوجه عبر alfaview®، والتواصل مع بعضكم البعض بجودة صوت متزامنة الشفاه والعمل على مشاريع مشتركة. وبالطبع، يمكنك أيضاً رؤية مدربيك المتصلين والتحدث إليهم مباشرةً في أي وقت، وسيقوم المحاضرون بتدريسكم في الوقت الفعلي طوال مدة الدورة التدريبية. الدروس ليست تعليماً إلكترونياً، بل تدريس حقيقي مباشر وجهاً لوجه عبر تقنية الفيديو.

 

alfatraining Agentur für Arbeit الدورات التدريبية في مدعومة ومعتمدة وفقًا للائحة اعتماد AZAV. Bildungsgutschein Aktivierungs- und Vermittlungsgutscheinعند تقديم أو، عادةً ما يتم تغطية تكاليف الدورة التدريبية بالكامل من قبل جهة التمويل.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung يمكن التمويل أيضًا من خلال (ESF) أو (DRV) أو برامج التمويل الإقليمية. Berufsförderungsdienst كجندي منتظم، يمكن حضور المزيد من الدورات التدريبية عن طريق (BFD). Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) يمكن للشركات أيضًا تأهيل موظفيها عن طريق برنامج تمويل من .

يسعدنا تقديم المشورة لك مجاناً.

0800 3456-500 من الإثنين إلى الجمعة من الساعة 8 صباحًا إلى الساعة 5 مساءً
مجانًا من جميع الشبكات الألمانية.

اتصل بنا

يسعدنا تقديم المشورة لك مجاناً. 0800 3456-500 من الإثنين إلى الجمعة من الساعة 8 صباحًا حتى 5 مساءً مجانًا من جميع الشبكات الألمانية.