Practical AI & Machine Learning Diploma Using AI
بواسطة Omar Abu Rizk
التصنيفات : Machine Learning
عن الدورة
لسه شايف Machine Learning حاجة صعبة ومش مفهومة؟
الحقيقة إن المشكلة مش في المجال…
المشكلة إنك لسه ما اتشرحلكش بالطريقة الصح.
في الكورس ده، هتفهم Machine Learning من الصفر بطريقة بسيطة + تطبيق عملي يخليك تبني مشاريع بنفسك بدل ما تفضل تتفرج بس.
🎯 هتتعلم إيه داخل الكورس؟
🧠 أولًا: فهم المجال من الأساس
هتبدأ من البداية خالص لحد ما تفهم الصورة الكاملة:
- يعني إيه Machine Learning وإيه أنواعه
- الفرق بين Online Learning و Batch Learning
- التحديات اللي بتقابل النماذج في الواقع وإزاي نتعامل معاها
🔧 ثانيًا: تطبيق عملي على مشاريع حقيقية
مش هتفضل في كلام نظري… هتشتغل بإيدك على مشاريع خطوة بخطوة:
- Linear Regression و Polynomial Regression
- Decision Trees و Random Forest
- SVM و Clustering و PCA
- Time Series Forecasting
📊 ثالثًا: مفاهيم تفرق في الشغل والمقابلات
هتفهم الحاجات اللي الشركات بتسأل عنها فعلًا:
- Gradient Descent و Cost Functions
- Feature Scaling (Normalization vs Standardization)
- تقييم النماذج في Classification – Regression – Time Series
💼 رابعًا: تجهيزك لسوق العمل
هدفنا إنك تطلع جاهز مش مجرد متعلم:
- استخدام أدوات حقيقية: Pandas – Scikit-learn – Matplotlib
- تنفيذ مشاريع كاملة من البداية للنهاية
- بناء مشاريع تقدر تعرضها في CV أو ترفعها على GitHub
🔥 في النهاية…
إنت مش بس بتتعلم Machine Learning…
إنت بتتعلم إزاي تدخل المجال بشكل صح وتبني بورتفوليو يخليك جاهز لسوق العمل.
ماذا سوف تتعلم؟
- فهم Machine Learning من الأساس بشكل بسيط وواضح
- التطبيق العملي على أهم الخوارزميات المستخدمة في السوق
- تنفيذ مشاريع حقيقية خطوة بخطوة تقدر تضيفها لبورتفوليو قوي
- فهم المفاهيم الأساسية المطلوبة في المقابلات (Interviews)
- استخدام أدوات حقيقية زي Pandas و Scikit-learn و Matplotlib
- تجهيز نفسك كبداية حقيقية لدخول مجال الـ AI و Data Science
محتوى الدورة
هتتعلم ايه خلال الدبلومة
-
Diploma Topics (Outlines)
04:19
Introduction to Artificial Intelligence
-
What is Artificial Intelligence?
09:23 -
Machine Learning vs Deep Learning
06:00 -
Data Science vs Data Analysis vs Data Engineering
09:00 -
AI Career Paths (Data Scientist, ML Engineer, Data Analyst, Data Engineer)
03:28 -
Real-world Applications of AI & ML
07:29
Python Programming Fundamentals
-
Setting up Python Environment
09:23 -
Introduction to Python
04:00 -
Syntax & Comments
06:00 -
Variables & Data Types
05:00 -
Print Function
03:00 -
User Input
07:00 -
Practice: Basic Python Exercises
11:00
Python Programming (Core)
-
Data Types (Single & Multiple Values)
04:00 -
Operators in Python
03:48 -
If Conditions
14:00 -
Loops (For / While)
11:21 -
Functions (Built-in vs User-defined)
09:13 -
Lambda Functions
07:00 -
Def Functions
04:00 -
Practice: Conditional & Loop Problems
10:16
Object-Oriented Programming (OOP)
-
Introduction to OOP
00:51 -
Classes & Objects
34:42 -
Constructors
12:23 -
Encapsulation
14:21 -
Abstraction
08:26 -
Inheritance & Multiple Inheritance
16:41 -
Polymorphism
04:20 -
Project: Simple OOP-based System (Bank / Student System)
07:42
Data Science Fundamentals
-
Linear Algebra Basics (Vectors & Matrices)
16:20 -
Types of Matrices
06:18 -
Matrix Operations
04:30 -
Introduction to NumPy
-
Sparse Matrices & Tensors
-
Eigen Decomposition
Statistics & Data Understanding
-
Types of Data
-
Data Understanding Process
-
Mean, Median, Mode
-
Variance & Standard Deviation
-
Correlation & Covariance
-
Handling Null Values
-
Handling Duplicates
-
Outlier Detection (Z-Score & Boxplot)
Data Visualization
-
Introduction to Data Visualization
-
Matplotlib
-
Seaborn
-
Data Aggregation for Visualization
-
Project: Titanic Dataset Analysis
-
Project: Insurance Dataset Analysis
Machine Learning Basics
-
Bias vs Variance
-
Overfitting vs Underfitting
-
Linear Regression
-
Multiple Linear Regression
-
Polynomial Regression
-
Gradient Descent Deep Dive
-
Cost Function Optimization
-
Logistic Regression
-
Cost Function & Gradient Descent
-
Train / Validation / Test Split
-
Sklearn Introduction
-
Project: Regression Project using Real Dataset
Machine Learning Models
-
Decision Trees
-
Random Forest
-
KNN Algorithm
-
SVM
-
Naive Bayes
-
Cross Validation
-
Grid Search
-
Project: Classification Project (End-to-End)
Advanced Machine Learning
-
Ensemble Methods (XGBoost)
-
Feature Selection
-
PCA (Dimensionality Reduction)
-
Imbalanced Data Handling
-
Under/Over Sampling
Unsupervised Learning
-
Clustering Concepts
-
K-Means Clustering
-
Hierarchical Clustering
-
DBSCAN
-
Association Rules
-
Evaluation of Clustering Models
Deep Learning Fundamentals
-
ML vs DL
-
Perceptron
-
Neural Networks
-
Deep Neural Networks
-
Activation Functions
-
Backpropagation
-
Weight Initialization
Deep Learning Optimization
-
Gradient Descent Variants (Batch / Mini-batch / SGD)
-
Optimizers (Momentum, Adam, RMSprop, Adagrad)
-
TensorFlow Introduction
-
Overfitting & Underfitting in DL
-
Batch Normalization
Computer Vision
-
Image Processing Basics
-
Color Spaces
-
Histogram & Equalization
-
Filters & Noise
-
Edge Detection
-
Feature Extraction (Harris, SIFT, LOG)
CNN & Advanced CV
-
CNN Architecture (Conv / Pooling / Flatten / Dense)
-
LeNet, AlexNet, VGG, Inception
-
Image Augmentation
-
Transfer Learning
-
Object Detection (YOLO, R-CNN, Faster R-CNN)
-
Project: Image Classification Project
-
Project: Object Detection Project
Natural Language Processing (NLP)
-
NLP Introduction
-
Text Preprocessing
-
Tokenization
-
Stop Words Removal
-
Stemming & Lemmatization
-
Bag of Words
-
TF-IDF
Advanced NLP & Transformers
-
Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
-
RNN, GRU, LSTM
-
Seq2Seq Models
-
Attention Mechanism
-
Transformers
-
BERT & LLMs
-
Project: Sentiment Analysis Project
-
Project: Text Generation Project
تقييمات ومراجعات الطلاب
لا يوجد تقييم حتى الآن