العودة إلى الدورات
متقدم
الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
en
إتقان مقابلة تصميم أنظمة تعلم الآلة
إديوكيتيف
منصة
· Washington, USA
عن هذه الدورة
اكتسب فهماً عميقاً لتصميم أنظمة تعلم الآلة القوية باستخدام إطار من 6 خطوات. يغطي هذا المساق صياغة المشكلة، واستراتيجية البيانات، وتصميم النماذج، والتقييم، والنشر وعمليات MLOps، مع دراسات حالة واقعية مثل أنظمة التوصية، واكتشاف الاحتيال، والبحث الدلالي، ومراقبة المحتوى، وتطبيقات مدعومة بنماذج لغوية كبيرة. صُمم هذا المساق لمساعدة المهندسين الكبار وممارسي تعلم الآلة على التفوق في مقابلات تصميم أنظمة تعلم الآلة وبناء حلول قابلة للتوسع وجاهزة للإنتاج ومتوافقة مع الأهداف التجارية.
المهارات المطلوبة مسبقاً
المهارات التي يُفضّل امتلاكها قبل الالتحاق بهذه الدورة
بايثون
الاحتمالات والإحصاء
أساسيات تعلم الآلة
هياكل البيانات والخوارزميات
مبادئ الأنظمة الموزعة
المهارات المكتسبة
المهارات التي ستكتسبها عند إتمام هذه الدورة
تصميم أنظمة تعلم الآلة
أنظمة التوصية
عمليات تعلم الآلة (MLOps)
خطوط معالجة البيانات
تصميم بنية النماذج
مقاييس التقييم واختبارات A/B
أنظمة كشف الاحتيال
البحث الدلالي وتوليد الإجابات المعزز بالاسترجاع (RAG)