قبل أن ابدأ اود ان أذكر ان عملية التعلم لدي استمرت لسنة ونصف والسبب انني لم اجد مصادر التعلم الجيدة إلا بعد بحثًا طويل وبصعوبة لذلك قررت أن اجمع المصادر في هذا الثريد لأجعل الموضوع اسهل لبقية الشغوفين في هذا المجال الجميل #الذكاء_الاصطناعي 🤖
١- الاحصاء جدًا مهمه في فهم البيانات الخاصه بك وتحليلها ومعرفة المعلومات المهمه فيها، لذلك وجده قائمة التشغيل هذه التي تشمل جميع مفاهيم الاحصاء المرتبطه بمجال البيانات: youtube.com
٢- الرياضيات " التكامل والتفاضل والجبر والدوال" ايضاً مهمين في #علم_البيانات ،وهنا كورس قصير وجدا جدا مبسط في منصة udemy @0_f4iN1G1vx8Rkty8j36Y3wCVQneeWsGdUYBBeccjuuWtUG_H5nTkyON0CaZxXdndA==/" target="_blank" rel="noopener" onclick="event.stopPropagation()">udemy.com
٣- لغة بايثون #Python هذه اللغة هي الاداة المهمه والملئيه بمكتبات تساعدك اثناء التحليل لذلك يجب إتقان اساسيات هذه اللغة على الأقل، هذه القناه تشرح البايثون والادوات اللازمه لتحميله في جهازك youtube.com
٤- بعد تعلمك للغة البايثون نأتي إلى كيفية تنظيف البيانات لشكل الذي تريد مثلا اذا كنت تريد حذف عامود من بياناتك او تقسيمها إلخ، قائمة التشغيل هذه تشرح مكتبة sklean التي تعمل على تنظيم البيانات youtube.com
٥- بعد تعلمك لكيفية تنظيف وترتيب بياناتك، نأتي الآن لنرى كيف يمكن ان تستفيد من البايثون عن طريق تقنيات #تعلم_الآله ، هذه قوائم التشغيل تشرح تلك التقنيات youtube.com
٦- بعد الانتهاء من #تعلم_الآله ولكنك تريد انت تتعلم أكثر لتبدع في تطبيق افكارك ومشاريعك، نأتي إلى #التعلم_العميق والذي ينقسم إلى قسمين لكن إذا كنت تريد شرح لمصطلح التعلم العميق، تجده هنا youtu.be
٧- ينقسم #التعلم_العميق إلى قسمين:
الأول: الشبكات العصبية المتكررة (RNN) والتي تتعامل مع البيانات المستمرة والنصوص youtube.com
الأول: الشبكات العصبية المتكررة (RNN) والتي تتعامل مع البيانات المستمرة والنصوص youtube.com
الثاني: الشبكة العصبية التفافية (CNN) والتي تتعامل مع الصور youtube.com
٨- بعد تعلمك النظري ل #التعلم_العميق وانواعه، هنا تجد الشرح لكيفية تطبيق وبنا هذه الشبكات مع لغة البايثون youtube.com
انتهى الثريد، في النهاية هذا المجال ليس سهل.. لكنه ممتع، لذلك خذ وقتك في تعلمه واستمتع 🌟
جاري تحميل الاقتراحات...