وصف المقرر
يتعلق التعلم الآلي باستخراج المعلومات المفيدة من مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. تم وصف ML بأنها "الإنترنت التالي" بسبب الاعتقاد بأنه سيغير الطريقة التي يتم بها إنجاز الأمور تماماً كما أحدثت شبكة الإنترنت ثورة في الطريقة التي يتم بها إنجاز الأمور. إنها التكنولوجيا الأكثر أهمية في هذا العصر حيث تتداخل تطبيقاتها مع جميع جوانب المساعي البشرية بما في ذلك على سبيل المثال الهندسة والعلوم التجريبية والقيادة الذاتية والنفط والطاقة وأنظمة التوصية وأنظمة التعرف على الكلام، إلخ. يعد التعلم الآلي مفتاحًا لتطوير الأنظمة الذكية وتحليل البيانات في العلوم والهندسة. يقدم هذا المقرر مقدمة عن الأساليب الأساسية في جوهر التعلم الآلي الحديث. ويغطي الأسس النظرية وكذلك الخوارزميات الأساسية للتعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف. يجب استكمال الفصول الدراسية المتعلقة بالجوانب النظرية والخوارزمية بجلسات عملية في شكل مهام، وأعمال منزلية عملية ومشاريع دورة واقعية. تشمل الموضوعات التي يتم تناولها: النماذج الحسابية للتعلم، وإطار التعلم الآلي، ومصنفات التعلم ونماذج الانحدار، ومقاييس تقييم الانحدار والمصنفات، وأشجار القرار، والشبكات العصبية ومتغيراتها، وآلات ناقلات الدعم، وشبكات بايزي ، ومصنفات الجوار الأقرب، والمصنفات الهجينة. نظرية التعلم الحسابي، تقليل الأبعاد، اختيار الميزات. التجميع، نماذج الخليط، مجموعات الوسائل k ، المجموعات الهرمية، التجميع التوزيعي. تعزيز التعلم؛ التعرف على الأنماط
Course ID: ARTI 308
الساعات المعتمدة | نظري | عملي | مختبرات | محاضرة | ستوديو | ساعات الاتصال | المتطلبات السابقة | 3 | 3 | 3 | ARTI 106 |
---|