(62) خطوة / ممارسة لتصبح خبير في Machine learning
(62) خطوة / ممارسة لتصبح خبير في Machine learning
الخطوات
1.فهم ما هو الذكاء الاصطناعي ومفاهيمه الأساسية.
2.دراسة تاريخ وتطور الذكاء الاصطناعي.
3.التعرف على المصطلحات الرئيسية في الذكاء الاصطناعي.
4.إتقان الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل.
5.فهم أساسيات الإحصاء والاحتمالات.
6.تعلم الرياضيات المتقدمة.
7.تعلم برمجة بايثون.
8.دراسة البرمجة الكائنية.
9.التعرف على هياكل البيانات والخوارزميات.
10.فهم الأنواع المختلفة للذكاء الاصطناعي.
11.دراسة أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وتأثيره الاجتماعي.
12.تعلم أساسيات التعلم الآلي الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والمعزز.
13.التعرف على خوارزميات التعلم الآلي الشائعة.
14.دراسة الأساسيات العصبية للشبكات العصبية.
15.تعلم طرق جمع البيانات.
16.تعلم تقنيات تنظيف البيانات ومعالجتها.
17.دراسة هندسة الميزات.
18.نماذج التعلم الآلي باستخدام مكتبات مثل scikit-learn.
19.بناء وتدريب الشبكات العصبية.
20.الشبكات العصبية المعقدة مثل CNNs وRNNs.
21.تعلم ضبط المعلمات الفائقة.
22.تعلم تقنيات تقييم النماذج والتحقق من صحتها.
23.تجربة مع TensorFlow وPyTorch.
24.تعلم بناء وتدريب نماذج التعلم العميق.
25.فهم أساسيات وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية.
26.دراسة مكتبات مثل NLTK وSpaCy.
27.العمل على مشاريع معالجة اللغة الطبيعية.
28.أساسيات رؤية الكمبيوتر.
29.تنفيذ المشاريع باستخدام OpenCV.
30.دراسة اكتشاف الكائنات وتقسيم الصور.
31.أساسيات التعلم المعزز.
32.دراسة الخوارزميات مثل Q-learning وDeep Q-Networks وPolicy Gradient methods.
33.العمل على مشاريع التعلم المعزز.
34.تعلم النماذج التوليدية مثل GANs وVAEs.
35.تنفيذ نماذج التعلم التوليدي لإنشاء النصوص والصور.
36.تعلم كيفية نشر النماذج على السحابة.
37.التعرف على خدمات السحابة مثل AWS وGoogle Cloud وAzure.
38.عملية نشر النموذج من البداية إلى النهاية.
39.التعامل مع ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة مثل Hadoop وSpark.
40.التعامل ومعالجة كميات كبيرة من البيانات.
41.دمج البيانات الكبيرة مع نماذج الذكاء الاصطناعي.
42.استكشاف حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات.
43.العمل على مشاريع الذكاء الاصطناعي الحقيقية.
44.فهم التأثير التجاري لحلول الذكاء الاصطناعي.
45.حضور مؤتمرات وندوات الذكاء الاصطناعي.
46.معماريات الشبكات العصبية المتقدمة.
47.استكشاف أحدث الاتجاهات والتطورات في الذكاء الاصطناعي.
48.الأخلاقيات المتعلقة بتطوير الذكاء الاصطناعي.
49.دراسة التحيزات في نماذج الذكاء الاصطناعي وطرق التخفيف منها.
50.مواكبة آخر الأبحاث والأخبار في مجال الذكاء الاصطناعي.
51.المشاركة في مسابقات وتحديات الذكاء الاصطناعي.
52.المساهمة في مشاريع المصدر المفتوح في GitHub.
53.الانضمام إلى مجتمعات الذكاء الاصطناعي.
54.حضور مؤتمرات وندوات الذكاء الاصطناعي.
55.التواصل مع المحترفين والهواة في الذكاء الاصطناعي.
56.أخذ دورات وشهادات متقدمة في الذكاء الاصطناعي.
57.استكشاف مجالات فرعية مثل الروبوتات أو معالجة اللغة الطبيعية أو رؤية الكمبيوتر.
58.مشاريع تتكامل فيها الذكاء الاصطناعي مع المجالات الأخرى.
59.بناء محفظة تعرض مشاريعك في الذكاء الاصطناعي.
60.تضمين مجموعة متنوعة من مهاراتك بمختلف مجالاتها وبخاصة التقنية.
61. الحرص على متابعة الأبحاث العلمية قراءة وانتاج.
62. مشاركة مكتبتك.
.
