هندسة الذكاء الاصطناعي
هندسة الذكاء الاصطناعي
تعلّم بناء أنظمة ذكاء اصطناعي لبيئات الإنتاج ومسارات متكاملة لتدريب نماذج تعلم الآلة واستخدامها للاستدلال.
01
عن الكورس
تعلّم بناء أنظمة ذكاء اصطناعي لبيئات الإنتاج ومسارات متكاملة لتدريب نماذج تعلم الآلة واستخدامها للاستدلال.
02
ماذا ستتعلم؟
تركز هندسة الذكاء الاصطناعي، أو تعلم الآلة التطبيقي، على نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج وبناء مسارات عمل متكاملة تقسم دورتي التدريب والاستدلال إلى وحدات. وتشير ورقة Sculley وزملائه «Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems»، المنشورة في NIPS عام 2015، إلى أن كود تعلم الآلة قد يشكل 5% فقط من النظام الناضج، بينما تشكل الشفرة التي تربط مكوناته المختلفة النسبة الباقية.
يستكشف الكورس جوانب هذه الشفرة الرابطة والممارسات الشائعة لبناء مسارات التدريب والاستدلال وصيانتها في المؤسسات. ويتناوب بين أسابيع تقدم محتوى شرائح المحاضرات وأسابيع للتطبيقات العملية والعروض التوضيحية.
تتطلب الأمثلة جهاز كمبيوتر مناسبًا واتصالًا بالإنترنت والقدرة على استخدام Google Colab عند الحاجة. وتشمل الخطة: مقدمة في هندسة الذكاء الاصطناعي وتصميم أنظمة تعلم الآلة، وهندسة البيانات ومساراتها، وبيانات التدريب وتقليل متطلبات تعلم الآلة، وتقييم الأنظمة، ونشرها، واتفاقيات مستوى الخدمة، واستراتيجيات المراقبة وإعادة التدريب، مع أسابيع معملية للتطبيق.
03
محتوى المحاضرات
عناوين الفيديوهات ومددها كما نُشرت على عربسرا. قد يختلف عدد المحاضرات المعلن عن عدد الفيديوهات، إذ قد تشمل القائمة مقدمات وتدريبات ومحاضرات مقسمة إلى أجزاء.
عناوين الفيديوهات ومددها
- Free Introductory Lecture Course Introduction
- ML Crash Course for AI Engineers Introduction
- ML Crash Course for AI Engineers ML Introduction and KNN
- ML Crash Course for AI Engineers Linear Classification
- ML Crash Course for AI Engineers Perceptron Learning
- ML Crash Course for AI Engineers Regression Analysis
- ML Crash Course for AI Engineers Evaluation of ML Models
- ML Crash Course for AI Engineers Overfitting and Mitigation Strategies
- Intro to AI Engineering & ML System Design Slides Week Recording
- Intro to AI Engineering & ML System Design Lab Week Recording
- Data Pipelines and Engineering Slides Week Recording
- Data Pipelines and Engineering Lab Week Recording
- Training Data & Reducing ML Footprint Slides Week Recording
- Training Data & Reducing ML Footprint Lab Week Recording
- Developing & Evaluating ML Systems Slides Week Recording
- Developing & Evaluating ML Systems Lab Week Recording
- ML Deployment & Business SLAs Slides Week Recording
- ML Deployment & Business SLAs Lab Week Recording
- ML E2E Pipeline Lab Week Recording
- Monitoring & Retraining Strategies Slides Week Recording
- Monitoring & Retraining Strategies Lab Week Recording
04
الدعم التعليمي (بحسب خطتك)
- مجموعات نقاش
- مساعد التدريس TA-GPT (قريبًا)
05
الكتاب المرجعي
لم يُحدد كتاب مرجعي.
06
الشهادة
تُمنح الشهادة عند إتمام جميع أنشطة الكورس.
مقالات ذات صلة
- AI engineering vs machine learning: where to start (بالإنجليزية)