الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في البايثون: دليل شامل

في العصر الحديث للتكنولوجيا، شهدنا تطورًا سريعًا وانتشارًا واسعًا للعديد من الأنظمة والتطبيقات على مستوى العالم. أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة من الأصول القيمة للمؤسسات بفضل فعاليتها في تعزيز الإنتاجية. تُعتبر بايثون من أكثر الأدوات سهولة في الاستخدام لتطوير الذكاء الاصطناعي، حيث صُممت لتكون بسيطة وسهلة التعلم، مما يجعلها مفضلة لدى الأفراد ذوي المعرفة المحدودة في تكنولوجيا المعلومات. وعلى الرغم من بساطتها، يمكن استخدامها لتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي معقدة.

تُستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجموعة متنوعة من المهام، إلا أن الهدف الأساسي منها هو جمع ومعالجة وعرض البيانات بالشكل المطلوب. بناءً على نوع عمليات تعلم الآلة والخوارزميات المستخدمة، يمكن توظيف هذه البيانات لأداء مهام مختلفة، مثل معالجة الفواتير وإعداد التقارير. من خلال أتمتة هذه المهام الروتينية والمستهلكة للوقت، يمكن للموظفين البشريين تقليل مسؤولياتهم وتوجيه اهتمامهم إلى مهام أخرى.

تساهم أتمتة المهام باستخدام الذكاء الاصطناعي في تقليل احتمالية الأخطاء، وتحسين استغلال الموارد، وخفض تكاليف المؤسسة.

Section 1: Introduction to Artificial Intelligence

• Defining artificial intelligence. 
• Comparing the benefits and limitations of artificial intelligence. 
• Examine the various artificial intelligence systems and their ideal use and functions. 
• Establishing an artificial intelligence system with the goal of problem-solving – state space search. 
• Identifying the different states within the state space search algorithm – initial state to goal state. 

Section 2: Knowledge Management in Python 

• Assessing the available Python applications to find the most suitable options. 
• Explain how Python is effective when creating AI systems. 
• Understanding the process of logical inference. 
• Describing the principles and influence factors within probability theory. 
• Create a Bayesian network graph from probability data in Python. 
• Using the Markov model method to predict changing systems. 

Section 3: Machine Learning in Python 

• Reviewing the role of machine learning within an AI system. 
• Analysing and comparing the different types of machine learning – supervised, reinforced and unsupervised. 
• Organising and categorising data through methods of classification, clustering, and repression. 
• Utilising the data organisation methods for data segmentation and data ranking. 

Section 4: Neural Networks and Deep Learning  

• Deep learning structures and algorithms – neural networks, node, input, hidden, and output layers. 
• Analysing the purpose and structures of neural networks. 
• How deep learning neural networks process data in a way that mimics the human brain. 
• Integrating deep learning into machine learning and AI systems. 
• Understanding the rules neural networks must adhere to. 

Section 5: Genetic Algorithms and Fuzzy Logic  

• Achieving system optimisation through chromosome differentiation within genetic algorithms. 
• How genetic algorithms function through a natural selection process, 
• Integrating genetic algorithms with deep learning, neural networks, and other machine learning processes. 
• Maximising variable processing with fuzzy logic. 
• Calculating fuzzy vs probability. 
• How to apply fuzzy logic and genetic algorithms to AI systems within Python. 

عند إتمام هذه الدورة التدريبية بنجاح، سيحصل المشاركون على شهادة إتمام التدريب من Holistique Training. وبالنسبة للذين يحضرون ويكملون الدورة التدريبية عبر الإنترنت، سيتم تزويدهم بشهادة إلكترونية (e-Certificate) من Holistique Training.  

شهادات Holistique Training معتمدة من المجلس البريطاني للتقييم (BAC) وخدمة اعتماد التطوير المهني المستمر (CPD)، كما أنها معتمدة وفق معايير ISO 9001 وISO 21001 وISO 29993.  

يتم منح نقاط التطوير المهني المستمر (CPD) لهذه الدورة من خلال شهاداتنا، وستظهر هذه النقاط على شهادة إتمام التدريب من Holistique Training. ووفقًا لمعايير خدمة اعتماد CPD، يتم منح نقطة CPD واحدة عن كل ساعة حضور في الدورة. ويمكن المطالبة بحد أقصى قدره 50 نقطة CPD لأي دورة واحدة نقدمها حاليًا.