دورة علوم البيانات والذكاء الاصطناعي — تحليل وأساسيات تعلم آلي

استكشاف البيانات الصغيرة، تلخيصها، وتصويرها خطوة بخطوة.

المتوسط والتباين والتوزيعات وبناء الحدس الإحصائي العملي.

تحويل البيانات الخام إلى خصائص جاهزة للنموذج مع خطوط أنابيب مستقرة.

تدريب والتحقق من ومقارنة نماذج تعلّم آلة تقليدية.

تشخيص أخطاء النموذج وتحسين جودة القرار.

خطوط أنابيب الشبكات العصبية، التحسين، والضبط العملي.

تتبع التجارب، إصدارات النماذج، وأمان النشر.

مسارات تطبيقية متقدمة للبيانات التسلسلية واللغوية.

تصميم أنظمة ذكاء اصطناعي موثوقة مع رقابة أداء وحوكمة.

سير عمل إنتاجي لأنظمة توليد مع تعزيز استرجاعي (RAG).

ضبط الانحياز، سلامة النموذج، المراقبة، والامتثال.