: محاور التكوين
أهداف الذكاء الاصطناعي تقنيات الذكاء الاصطناعي
تطبيقات الذكاء الاصطناعي
ما يساهم في الذكاء الاصطناعي
حالات الاستخدام الواقعية في
مختلف الصناعات
خلق البيئة وتركيب الذكاء الاصطناعي
أساسيات بايثون المتضمنة في الذكاء الاصطناعي
(If ، for ، while) بيانات التحكم في التدفق
هياكل البيانات (أرقام ، قوائم ، مجموعات ، قاموس ، سلاسل)
Functions and classes
البرمجة الشيئية
Regular Expression
أعمال تطبيقية: إنشاء موقع خاص متكامل
مقدمة في التعلم الآلي
كيف تتعلم الآلة
معالجة البيانات
نزول متدرج
دالة التكلفه
تقنيات التنظيم
Simple Linear Regression
Multiple Linear Regression
Support Vector Regression
Decision Tree Regression
Random Forest Regression
(SVM) تصنيف المتجهات
K – Nearest Neighbors Algorithm(KNN)
Naïve Bayes Classification
لمشروع كبير مع التتبع
Elbow Method
K-means clustering
Dendograms
المجموعات الهرمية
عملاء أذكياء
البيئات
مصطلحات الوكلاء
خصائص البيئة
الحاجة للتعلم العميق
الخلايا العصبية الآلية
الشبكة العصبية
عناصر الشبكة العصبية
شبكة التغذية الأمامية
شبكة التغذية الراجعة
وظائف التنشيط
وظائف التحسين و التطوير الآلي
مصطلحات البحث
Pathfinding مشاكل العامل الفردي
البحث القائم على الرسم البياني
البحث بقوة (بحث غير مدروس)
البحث الارشادي (بحث مستنير)
خوارزميات البحث المحلي
عملية اتخاذ القرار ماركوف
معادلة بيلمان
خوارزمية التعلم Q
خوارزمية التعلم العميق
DAYS
HOURS
MINUTES
SECONDS
Copyright ©LOREL 2022