مجانا
What you'll learn
فهم أساسيات Python: هنتعلم الأساسيات في Python مثل المتغيرات، الحلقات، الدوال، والتعامل مع النصوص.
استخراج البيانات من الويب: هنتعلم كيفية استخدام مكتبات Python مثل BeautifulSoup و Selenium لاستخراج البيانات من صفحات الويب.
تحليل البيانات المستخرجة: تعلم كيفية معالجة وتحليل البيانات المستخرجة باستخدام المهارات الأساسية في Python.
التعامل مع HTML و XML: تعلم كيفية قراءة وتحليل بيانات HTML و XML لاستخراج المعلومات المطلوبة.
تطبيقات عملية: بناء مشاريع لاستخراج البيانات من مواقع متعددة مثل الأخبار والمتاجر الإلكترونية وتحليل هذه البيانات بشكل عملي.
مجانا
Statistics and Data Preparation
تشتمل هذه الدورة على مواضيع متقدمة في تحليل البيانات وال... …
What you'll learn
تنظيف البيانات: تعلم كيفية التعامل مع missing values (القيم المفقودة)، outliers (القيم الغريبة)، و duplicates (البيانات المكررة).
معالجة البيانات: تعلم كيفية استخدام تقنيات مثل Normalization، Standardization، و Scaling لتحويل البيانات وتوحيدها.
التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA): تعلم كيفية استكشاف البيانات باستخدام statistical summaries و visualizations.
تصور البيانات (Data Visualization): تعلم كيفية استخدام Matplotlib و Seaborn لإنشاء الرسوم البيانية التي تساعد في فهم البيانات.
مجانا
What you'll learn
بناء models: تعلم كيفية بناء models باستخدام Supervised Learning و Unsupervised Learning.
فهم الأساسيات: تعلم الأساسيات وفهم Machine Learning وكيفية استخدامه لحل المشكلات المعقدة.
التعلم من البيانات: تعلم كيفية التعامل مع البيانات وتنظيفها وتجهيزها لبناء models دقيقة.
تحليل البيانات وتصورها: تعلم كيفية تحليل البيانات واستخراج الأنماط باستخدام تقنيات مثل Exploratory Data Analysis (EDA) و Data Visualization.
تطبيق تقنيات التحسين: تعلم كيفية تحسين models باستخدام تقنيات مثل cross-validation و hyperparameter tuning.
مجانا
What you'll learn
فهم الشبكات العصبية (Neural Networks): تعلم الأساسيات والمكونات الرئيسية للشبكات العصبية.
التغذية الأمامية والخلفية (Feedforward and Backpropagation): تعلم كيفية استخدام Feedforward و Backpropagation لتدريب الشبكات العصبية.
تقنيات التحسين (Optimization Techniques): تعلم تقنيات التحسين المستخدمة لتدريب الشبكات العصبية.
فهم Autoencoders و Variational Autoencoders (VAE): تعلم كيفية تطبيق Autoencoders في تقليل الأبعاد واكتشاف الأنماط.
فهم Generative Adversarial Networks (GANs): تعلم كيفية بناء واستخدام GANs لتوليد بيانات جديدة.
تحليل models: تعلم كيفية تقييم أداء الشبكات العصبية و generative models.
مجانا
What you'll learn
فهم أساسيات Python: هنتعلم الأساسيات في Python مثل المتغيرات، الحلقات، الدوال، والتعامل مع النصوص.
استخراج البيانات من الويب: هنتعلم كيفية استخدام مكتبات Python مثل BeautifulSoup و Selenium لاستخراج البيانات من صفحات الويب.
تحليل البيانات المستخرجة: تعلم كيفية معالجة وتحليل البيانات المستخرجة باستخدام المهارات الأساسية في Python.
التعامل مع HTML و XML: تعلم كيفية قراءة وتحليل بيانات HTML و XML لاستخراج المعلومات المطلوبة.
تطبيقات عملية: بناء مشاريع لاستخراج البيانات من مواقع متعددة مثل الأخبار والمتاجر الإلكترونية وتحليل هذه البيانات بشكل عملي
مجانا
دورة NLP هذه تأخذك من الأساسيات وصولًا إلى المواضيع المت... …
What you'll learn
مقدمة في NLP: تعلم الأساسيات مثل تعريف NLP وتطبيقاته، والتحديات التي قد تواجهها.
معالجة النصوص (Text Processing): تعلم Tokenization، Stop word removal، Stemming و Lemmatization.
تمثيل النصوص (Text Representation): تعلم كيفية استخدام TF-IDF، Word Embeddings و Bag of Words.
تصنيف النصوص (Text Classification): تعلم كيفية استخدام Logistic Regression و Naive Bayes لتصنيف النصوص.
تجميع النصوص وتحليل المواضيع (Clustering and Topic Modeling): تعلم تقنيات مثل LDA لتحليل المواضيع.
أنظمة التوصية (Recommendation Systems): تعلم كيفية بناء Content-based recommendation و Collaborative filtering.
نماذج التسلسل (Sequence Models): تعلم كيفية بناء RNN و LSTM و GRU لتحليل البيانات المتسلسلة.
نماذج الترجمة (Sequence-to-sequence models): تعلم كيفية استخدام Statistical Machine Translation و Neural Machine Translation.
النماذج التحويلية (Transformers): تعلم كيفية استخدام BERT و GPT في Question Answering Systems.
RAG: تعلم كيفية دمج retrieval و generation لتحسين الإجابات في question answering systems.
deploy النماذج (Deploy): تعلم كيفية deploy NLP models باستخدام Flask و Streamlit لإنشاء تطبيقات ويب تفاعلية يمكن استخدامها من قبل الآخرين.
مجانا
What you'll learn
مقدمة في Computer Vision: تعلم تعريف Computer Vision وتطبيقاته في الحياة الواقعية مثل image recognition، object detection، face recognition، medical imaging، وغيرها.
أساسيات الصور والفيديوهات: تعلم كيفية تمثيل الصور باستخدام color spaces، image representation، pixel operations، و interpolation.
تحسين الصور (Image Filtering): تعلم كيفية تحسين الصور باستخدام تقنيات مثل blurring، sharpening، و edge detection.
تجزئة الصور (Image Segmentation): تعلم كيفية تقسيم الصورة إلى أجزاء ذات دلالة باستخدام تقنيات مثل thresholding و region growing.
استخراج المميزات (Feature Detection and Extraction): تعلم كيفية استخراج المميزات الهامة من الصورة باستخدام تقنيات مثل SIFT و HOG.
مجانا
What you'll learn
التعلم العميق (Deep Learning): التعرف على CNNs وتطبيقها في Computer Vision.
Transfer Learning: تعلم كيفية استخدام pre-trained models لتحسين سرعة ودقة التدريب.
الكشف عن الأشياء والتعرف عليها (Object Detection and Recognition).
تحليل الفيديو والتتبع (Video Analysis and Tracking): تعلم تقنيات مثل optical flow و motion estimation.
الرؤية الثلاثية الأبعاد (3D Vision): تطبيق تقنيات deep learning لتحليل الصور والفيديوهات ثلاثية الأبعاد.
