أفضل 5 دورات تدريبية حول حالات استخدام التعلم الآلي [مع تضمين مواد التدريب]

لنبدأ بمثال صغير.

الصيانة التنبؤية في التصنيع: يحلل التعلم الآلي (ML) بيانات المستشعر للتنبؤ بأعطال المعدات ، وتمكين جدولة الصيانة الاستباقية ، وتقليل وقت التوقف ، وتحسين العمليات. يعمل هذا التطبيق على تحسين موثوقية المعدات ، وتقليل التكاليف ، وزيادة الإنتاجية من خلال تلبية احتياجات الصيانة قبل أن تصبح مشكلات حرجة.

هذا هو أحد التطبيقات التي لا حصر لها لـ ML في رفع مستوى الوظائف التي يتم إجراؤها يدويًا وتحسينها (إلى أي درجة). من خلال هذه الوحدة التدريبية ، نخاطب جميع أنواع الجمهور ، لكننا نركز بشكل خاص على الجمهور الذي لا يعرف انتشار ML ، حتى أثناء استخدامه في الهواتف الذكية أو أجهزة الكمبيوتر الخاصة بهم بشكل يومي. على سبيل المثال ، تستخدم وظائف مثل الترجمة والتعرف على الوجوه والتعرف على الكلام وما إلى ذلك ، ML.

يمكن للمدرب العثور على هذه الدورة التدريبية الشاملة حول حالات استخدام التعلم الآلي من SlideTeam هنا . تحتوي وحدة PowerPoint هذه على الفوائد التالية للمتدربين والمدرب أيضًا:

1. فهم كيفية تأثير التكنولوجيا على الحياة: اكتساب المعرفة حول حالات استخدام التعلم الآلي يمكن أن يسهل للأفراد فهم كيفية تأثير التكنولوجيا على حياتهم. يتم إلقاء الضوء على استخدام خوارزميات التعلم الآلي لحل المشكلات المعقدة والتنبؤ بالنتائج. يمكن للأفراد فهم إمكانات هذه التقنيات وقيودها من خلال هذا.
2. الفرص الوظيفية:  هناك طلب كبير على المهنيين المهرة في مجال التعلم الآلي سريع النمو ، مما يؤدي إلى توفير فرص وظيفية وافرة. من الممكن تحديد الفرص الوظيفية المحتملة للأفراد الذين يتعرفون على حالات استخدام التعلم الآلي. يمكن اتخاذ قرارات مستنيرة من قبلهم فيما يتعلق بمتابعة التعليم أو التدريب ذي الصلة. يمكن للأفراد تسخير هذه المعرفة للتحقيق في فرص العمل في مجالات مثل علم البيانات والذكاء الاصطناعي والأتمتة.
3. اتخاذ قرارات مستنيرة: إن اتخاذ قرارات مستنيرة في عالم اليوم ينطوي على الاعتماد أكثر فأكثر على خوارزميات التعلم الآلي ، والتي لها تأثير متزايد على عمليات صنع القرار المختلفة مثل التوصيات المخصصة ، واكتشاف الأنشطة الاحتيالية وتشخيص الحالات الطبية. يتمتع الأفراد بالقدرة على اتخاذ خيارات مستنيرة فيما يتعلق بالمنتجات التي يستخدمونها والخدمات التي يختارونها. تمكنهم الحلول القائمة على التعلم الآلي من إصدار أحكام أكثر دراية فيما يتعلق بمزايا وعيوب الاعتماد عليها.

الوصول إلى الدورات التدريبية حول حالات استخدام التعلم الآلي

الجلسة الأولى: مقدمة في الترجمة الآلية للغة باستخدام ML

لقد استخدمت مترجمًا من قبل على هاتفك أو جهاز الكمبيوتر أو أي جهاز آخر. لا تقدم هذه الشركات خدمة الترجمة هذه فقط ؛ يستخدمون المدخلات لتدريب نماذج لغتهم أو بعبارة أخرى أنت المنتج (وهذا هو السبب في أن الخدمات مجانية). يناقش هذا القسم ترجمة Google و Microsoft Translate و Facebook Translator.

الوصول إلى الدورات التدريبية حول حالات استخدام التعلم الآلي

التجربة المعتادة عندما تقدم هذه الأجزاء من البرامج ترجمة غير صحيحة أو غير مناسبة ، فإنها لا تكون أبدًا النتيجة المرجوة (على الرغم من أن الإجابات قد تجعلك تضحك).

الوصول إلى الدورات التدريبية حول حالات استخدام التعلم الآلي

هذا هو المكان الذي نحصل فيه على فرصة لمناقشة بعض القيود المفروضة على مترجمي اللغة الآليين. قم بتنزيل مجموعة PowerPoint هذه للوصول إلى هذه المعلومات لعرضك التقديمي.

الجلسة الثانية: مقدمة في التشخيص الطبي باستخدام ML

بعض الناس لا يذهبون أو لا يستطيعون الذهاب إلى الطبيب. ربما يعيشون في منطقة نائية ، أو ربما لا يستطيعون تحمل تكاليفها ، أو ربما يكونون خائفين فقط. الأسباب غير ذات صلة كما هو الحال مع غسل الأموال ؛ في النهاية ، سيكون لدى الجميع القدرة على التشخيص براحة في منازلهم.

الوصول إلى الدورات التدريبية حول حالات استخدام التعلم الآلي

في هذا الجزء من الوحدة ، نناقش كيفية وصول ML إلى التشخيص الطبي. كما نتعمق في دراسة أهداف هذه المحاولة وفوائدها ومجالات التطبيق الممكنة. كتمرين ممتع ، اجعل الجمهور يبحث عن دقة التشخيص الذي أجراه AL / ML. ستصدمهم النتائج (تذكر أننا لا نتحدث عن مرض عضال نادر ، ولكن شيئًا ما على غرار ما نواجهه بشكل متكرر مع صحتنا أو أحبائنا).

الوصول إلى الدورات التدريبية حول حالات استخدام التعلم الآلي

نكمل هذه الجلسة بالحديث عن المؤسسات التي تستخدم حاليًا ML للتشخيصات الطبية ، مثل Google Health و Corti والمزيد.

الجلسة الثالثة: مقدمة في التعرف على الصور باستخدام ML

في كل مرة تقوم فيها بإلغاء قفل هاتفك باستخدام FaceID ، يصبح التعرف عليك أفضل. نتذكر جميعًا الكارثة عندما كان من الممكن فتح بعض أجهزة iPhone عبر FaceID من قبل أشخاص ليسوا مالكي الجهاز.

الوصول إلى الدورات التدريبية حول حالات استخدام التعلم الآلي

في هذا القسم التدريبي ، نوضح ماهية التعرف على الصور ، وكيف يعمل ، وتطبيقاته في تحليل الوجه ومراقبة الحيوانات (ربما تعطي التقنية اسمًا لكل خروف في القطيع!). نتعرف أيضًا على بعض نماذج التعرف على الصور ، مثل آلات ناقلات الدعم ، وخوارزمية Viola-Jones ، إلخ.

الوصول إلى الدورات التدريبية حول حالات استخدام التعلم الآلي

الجلسة الرابعة: مقدمة في التعرف على الكلام باستخدام ML

"مرحبًا Siri ، أرسل رسالة إلى أمي." لا تعمل هذه الجملة المنطوقة على تنشيط Apple AI فحسب ، بل تسمح لك أيضًا بنسخ رسالة إلى والدتك. التعرف على الكلام ممتاز وممتع ويعطينا إعلانات لما نناقشه بصوت عالٍ ، مثل الكثير من الجاسوس أو الذبابة على الحائط. كم هو ملائم!

الوصول إلى الدورات التدريبية حول حالات استخدام التعلم الآلي

ولكن ما هو بالضبط وكيف يعمل؟ نجيب على هذه الأسئلة في الجلسة الرابعة ونشرح مفاهيم أخرى ، مثل السمات الأساسية والخوارزميات والمزيد.

الوصول إلى الدورات التدريبية حول حالات استخدام التعلم الآلي

الجلسة الخامسة: الوجبات الجاهزة الرئيسية وما تعلمناه

يجب على جميع المعلمين التأكد من أن الفصل يتذكر ما تم تدريسه. في الجلسة الأخيرة ، نلخص النقاط الرئيسية من الوحدة التدريبية ونقدم اختبارًا ممتعًا للركض في ذاكرة الجميع ، وما إذا كانت المفاهيم الرئيسية جزء من الذاكرة طويلة المدى للمتدربين.

بعد إجراء التدريب الآن ، يمكن للمدرب فتح المجال للتعليقات والأسئلة للسماح للجميع بتوضيح شكوكهم وطرح تجاربهم واستنتاجاتهم.

الوصول إلى الدورات التدريبية حول حالات استخدام التعلم الآلي

دعنا نتعلم بعض التعلم الآلي 

تطور التكنولوجيا هو عملية أسية. قبل أن تعرف ذلك ، فإن هذه الترجمة غير اللائقة والممتعة صحيحة تمامًا وفي سياقها (YAY). في هذا المقال من المدونة ، قمنا بفحص موجز لما يقدمه عرض PPT التقديمي لك ولجمهورك. قم بالوصول إلى الوحدة التدريبية للحزمة الكاملة.

الشرائح جاهزة للمحتوى وقابلة للتعديل بنسبة 100٪ ، مما يوفر مزيدًا من المرونة ويوفر لك الوقت والطاقة. العرض التقديمي على بعد نقرة واحدة فقط. لماذا الانتظار؟

أسئلة وأجوبة حول تعلم الآلة

ما هو التعلم الآلي؟ اعط مثالا. 

يعد تطوير الخوارزميات والنماذج هو المحور الرئيسي للتعلم الآلي ، وهو مجال ضمن الذكاء الاصطناعي. يمكن لأجهزة الكمبيوتر أن تتعلم وتتخذ تنبؤات أو قرارات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح بفضل هذه. تستلزم العملية استخدام الأساليب الإحصائية لتحسين أداء الآلات في مهمة معينة بشكل تدريجي.

أحد الأمثلة هو إمكانية توجيه خوارزمية التعلم الآلي باستخدام مجموعة بيانات بريد إلكتروني مصنفة (بريد عشوائي أو ليس بريد عشوائي). يمكن الكشف عن البريد الإلكتروني العشوائي الاستفادة من هذا. يتم تعلم الأنماط داخل البيانات من. بعد ذلك ، يتم استخدام الخبرة لتقييم وتصنيف رسائل البريد الإلكتروني الواردة على أنها غير مهمة أو شرعية.

ما هي الأساسيات الأربعة للتعلم الآلي؟ 

الأساسيات الأربعة للتعلم الآلي هي:

1. البيانات: يتطلب التعلم الآلي مجموعة بيانات تمثل المشكلة أو المهمة المطروحة.
2. الخوارزميات هي نماذج وتقنيات رياضية تعالج البيانات وتضع تنبؤات أو قرارات.
3. التدريب: يتم تدريب الخوارزمية على مجموعة البيانات لمعرفة الأنماط والعلاقات.
4. التقييم: يتم تقييم النموذج المدرب على بيانات جديدة لتقييم أدائه ودقته.

ما هو التعلم الآلي باستخدام بايثون؟

لتنفيذ وتطبيق خوارزميات التعلم الآلي ، يتم استخدام Python جنبًا إلى جنب مع مكتباتها بما في ذلك sci-kit-Learn و TensorFlow و Keras في عملية التعلم الآلي باستخدام Python. باستخدام Python ومكتباتها ، يمكن للمرء تطبيق خوارزميات التعلم الآلي كما هو موضح في الجملة المحددة. تعد معالجة البيانات والمعالجة المسبقة وبناء النماذج والتقييم من بين المجالات المختلفة التي يغطيها نظام Python البيئي الشامل على نطاق واسع. غالبًا ما تختار مهام التعلم الآلي هذا الخيار نظرًا لشعبيته.