رسميا! إطلاق 5 دورات مجانية من جامعة هارفارد لتعلم الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات
أصبحت المهارات الرقمية مثل الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات شرطًا أساسيًا للتميز في سوق العمل، ومنا هنا توفر جامعة هارفارد دورات متميزة بمحتوى عالي الجودة لكل من يرغب في التعلم.
فهذه الدورات مصممة لتناسب مختلف المستويات، من المبتدئين الذين يودون بناء أساس قوي في الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات، إلى المتخصصين الذين يسعون لتعميق مهاراتهم، وحتى القادة وصناع المحتوى الذين يريدون استغلال تقنيات AI لتحسين استراتيجياتهم واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً.
كل دورة تحتوي على محتوى تفاعلي، مشاريع عملية، وأدوات تعليمية تساعدك على التطبيق الفوري لما تتعلمه، مما يجعلها فرصة مثالية لتطوير مهاراتك ومواكبة أحدث الاتجاهات في عالم التكنولوجيا وتحليل البيانات.
محتويات المقالة :
دورات جامعة هارفارد في الذكاء الاصطناعي
دورة CS50’s Introduction to Artificial Intelligence with Python من جامعة هارفارد ستكون بداية طريقك لتعلم أساسيات الذكاء الاصطناعي بشكل عملي باستخدام لغة البرمجة بايثون.
ستتعلم من الدورة:
خوارزميات البحث في الرسوم البيانية.
التعلم المعزز (Reinforcement Learning).
التعلّم الآلي (Machine Learning)
مبادئ الذكاء الاصطناعي.
كيفية تصميم أنظمة ذكية.
وكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي داخل برامج بايثون.
دورة علم البيانات: تعلم الآلة
دورة Data Science: Machine Learning من دورات جامعة هارفارد المتميزة ومتخصصة في تعليم مبادئ وأساسيات تعلم الآلة ضمن مجال علم البيانات.
حيث أنها تهدف إلى تمكينك من استخدام الخوارزميات لبناء نماذج تنبؤية وتحليل البيانات بذكاء وفعالية.
ستتعلم في هذه الدورة:
أساسيات تعلم الآلة.
كيفية استخدام التحقق المتقاطع (Cross-validation) لتجنب الإفراط في تدريب النموذج.
كما أنك ستتعرف على عدد من خوارزميات تعلم الآلة الشائعة.
كيفية بناء نظام توصية (Recommendation System).
ما هو التنظيم (Regularization) ولماذا يعد مهمًا ومفيدًا؟
تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي باستخدام بايثون
دورة شاملة تهدف إلى تعليمك كيفية بناء وتطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة باستخدام لغة البرمجة بايثون.
وذلك من خلال مشاريع عملية وأمثلة حقيقية تساعدك على فهم المفاهيم وتطبيقها بكفاءة.
ستتعلم في هذه الدورة:
التعامل مع تحديات متقدمة في علم البيانات.
تدريب النماذج للتنبؤ بأفضل الحلول للمشكلات.
تحليل نتائج تعلم الآلة والتعامل مع انحياز البيانات.
تأسيس قوي لاستخدام مكتبات بايثون في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
كما أنك ستتمكن من تطوير مهاراتك لاحتراف مجال علم البيانات المتقدم.
دورات جامعة هارفارد في أساسيات TinyML
دورة مميزة من دورات هارفارد تهدف إلى تعلم أساسيات TinyML (التعلم الآلي المصغر).
حيث تشرح كيف يمكن تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على أجهزة صغيرة منخفضة الطاقة مثل الهواتف، وأجهزة الاستشعار، والأجهزة القابلة للارتداء.
ستتعلم في الدورة:
أساسيات تعلم الآلة (Machine Learning).
أيضا أساسيات التعلم العميق (Deep Learning).
كيفية جمع البيانات لاستخدامها في تعلم الآلة.
وكيفية تدريب النماذج وتطبيقها عمليًا.
فهم تعلم الآلة المدمج (Embedded ML) على الأجهزة الصغيرة.
كما تتعرف على مبادئ التصميم الأخلاقي والمسؤول للذكاء الاصطناعي.
ندوة الكلية: تعلم الآلة للقادة
تقدم كلية كينيدي للدراسات التنفيذية بجامعة هارفارد بالتعاون مع كلية جون بولسون للهندسة والعلوم التطبيقية ندوة علمية مميزة.
يُحاضر هذه الندوة عضوا هيئة التدريس في هارفارد مارتن واتنبرغ وفيرناندا فييغاس.
وتعتمد على مبادرة قادها الثنائي خلال فترة عملهما في شركة Google لشرح أساسيات تعلم الآلة بشكل مبسط.
مع التركيز على القضايا الحيوية التي تهم القادة وصناع السياسات في مجالات مثل الحكومة، القانون، والتكنولوجيا.
والمميز في الندوة أنها لا تتطلب خلفية تقنية، كما أنها تركز على كيفية فهم الذكاء الاصطناعي واتخاذ قرارات مدروسة عند استخدامه في المؤسسات المختلفة.
نصائح الاستفادة من دورات جامعة هارفارد
الاستفادة من دورات جامعة هارفارد لا يقتصر على مشاهدة محتوى الدورة فقط، بل بإتباع الآتي ستحقق المزيد:
خصص وقتًا ثابتًا للدراسة، حاول الالتزام بجدول يومي أو أسبوعي، حتى لو ساعة واحدة يوميًا، لأن الاستمرارية أهم من الكمية الكبيرة في يوم واحد.
دوّن الملاحظات والأفكار المهمة، فالكتابة ستساعدك على تثبيت المعلومات وفهمها بشكل أفضل، ويمكنك الرجوع إليها بسهولة عند الحاجة.
طبّق ما تتعلمه عمليًا، فيجب ألا تكتفِ بالمشاهدة، بل حاول تنفيذ المشاريع والتمارين العملية لتثبيت المفاهيم وتحويل المعرفة إلى مهارات حقيقية.
شارك في المجتمعات ومجموعات النقاش:، فإن الانضمام إلى المنتديات أو مجموعات الطلاب الخاصة بالكورسات يتيح لك طرح الأسئلة، تبادل الخبرات، والتعرف على وجهات نظر جديدة.
احفظ المواد للرجوع إليها لاحقًا سواء الفيديوهات، العروض التقديمية، والملفات المرفقة لأنها يمكن أن تصبح مرجعًا قيمًا عند الحاجة لمراجعة أي جزء من المحتوى.
حدد هدفًا واضحًا لكل دورة، سواء كان تعلم مهارة جديدة، تطوير مسار وظيفي، أو التحضير لمشروع محدد، وجود هدف محدد يحافظ على حماسك وتركيزك طوال فترة الدراسة.
استغل أدوات التعلم التفاعلي، فستجد بعض الدورات تحتوي على اختبارات قصيرة، محاكيات، وتمارين تفاعلية، استخدمها لتقييم مستواك وتحديد نقاط القوة والضعف.
توسع في التعلم، بعد انتهاء كل كورس، تابع دورات أخرى ذات صلة لتكوين قاعدة معرفية متكاملة في الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات.
اقرأ أيضا: دورات IBM المجانية: تعلم Python وتحليل البيانات واحصل على شهادة مجانية.