Training

Machine Learning – Level 1 | تعلم الآلة – المستوى الأول

4.0 / 5

An introductory course to Machine Learning that combines theoretical concepts, mathematical foundations, and essential algorithms to help you understand how machines learn from data. دورة تمهيدية في تعلم الآلة تجمع بين المفاهيم النظرية، الأسس الرياضية والخوارزميات الأساسية لفهم كيفية تعلم الآلات من البيانات.

600.0 MAD / Training Program

About the Training

Enroll Now

About This Training

Discover the content, objectives and characteristics of this training program.

Description

تتكون الدورة من 7 فصول، وتركز بشكل أساسي على الجانب النظري والمفاهيمي والرياضي لتعلم الآلة.

🎯 طبيعة الدورة

هذه الدورة تركز فقط على الجانب النظري من الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة (Machine Learning).

دوري في هذه الدورة هو تبسيط المفاهيم النظرية والرياضية التي قد تبدو معقدة للطالب، وشرحها بطريقة واضحة ومنظمة تساعد على فهم المنطق الذي تقوم عليه خوارزميات تعلم الآلة.

⏱️ مدة الدورة

مدة جميع الفيديوهات المسجلة هي حوالي ساعتين. لكن لن يتم إرسال الفيديوهات دفعة واحدة، بل سيتم تقسيمها ومشاركتها معكم تدريجياً على مدى شهر كامل.

💻 طريقة الدراسة

الدروس ستكون مسجلة مسبقاً على شكل فيديوهات، وسيتم مشاركتها معكم تدريجياً خلال شهر الدورة.

سيتم تقسيم الطلبة المستفيدين إلى مجموعات صغيرة لا يتجاوز عدد أفرادها 10 طلبة، وذلك من أجل ضمان تفاعل أفضل خلال اللقاءات الأسبوعية.

📅 في بداية كل أسبوع:

أشارك معكم الجزء المقرر من الدرس.
أشارك معكم التمارين المرتبطة به.
في نهاية الأسبوع نعقد لقاءً جماعياً لمناقشة الدرس.
نحل التمارين معاً ونجيب عن الأسئلة والاستفسارات.
ثم ننتقل إلى الجزء الموالي من الدورة.

وهكذا نستمر تدريجياً إلى نهاية البرنامج.

Training Information

Presented By	Mansour Salah-Eddine
Language	Darija
Duration	2 Hours
Level	intermediate

What You Will Learn

Develop practical skills through structured lessons, hands-on exercises, and a learning approach designed to strengthen understanding and problem-solving abilities.

Model Evaluation Methods

Evaluation metrics, performance measurement, and model assessment | مقاييس الأداء، تقييم النتائج وقياس جودة النماذج.

Data Transformation

Data preprocessing, normalization, standardization, and feature encoding | المعالجة المسبقة، التطبيع، التوحيد القياسي وترميز الخصائص.

Dimensionality Reduction

Feature selection, feature extraction, and Correlation Analysis | اختيار الخصائص، استخراجها وتحليل الارتباط.

Sampling and Class Balancing

Sampling strategies, imbalanced datasets, oversampling, undersampling, and SMOTE | استراتيجيات أخذ العينات، البيانات غير المتوازنة، زيادة العينات وتقليلها وتقنية SMOTE.

Regression Methods

Linear regression, polynomial regression, cost functions, and optimization | الانحدار الخطي، الانحدار متعدد الحدود، دوال التكلفة والتحسين.

Classification Methods

Logistic regression, K-nearest neighbors (KNN), Perceptron, and Naive Bayes | الانحدار اللوجستي، الجيران الأقرب، أشجار القرار وآلات المتجهات الداعمة

Clustering Methods

K-means clustering | خوارزمية التجميع K-means.

Machine Learning – Level 1 | تعلم الآلة – المستوى الأول