29 KiB

Raw Blame History Unescape Escape

🌐 دعم متعدد اللغات

مدعوم عبر GitHub Action (تلقائي ومحدث دائمًا)

انضم إلى مجتمعنا

لدينا سلسلة تعلم مع الذكاء الاصطناعي مستمرة على Discord، تعرف على المزيد وانضم إلينا في سلسلة تعلم مع الذكاء الاصطناعي من 18 - 30 سبتمبر، 2025. ستحصل على نصائح وحيل لاستخدام GitHub Copilot في علم البيانات.

تعلم الآلة للمبتدئين - منهج دراسي

🌍 سافر حول العالم بينما نستكشف تعلم الآلة من خلال ثقافات العالم 🌍

يسر دعاة السحابة في Microsoft تقديم منهج دراسي لمدة 12 أسبوعًا، يتضمن 26 درسًا حول تعلم الآلة. في هذا المنهج، ستتعلم ما يُطلق عليه أحيانًا تعلم الآلة الكلاسيكي، باستخدام مكتبة Scikit-learn بشكل أساسي وتجنب التعلم العميق، الذي يتم تغطيته في منهج الذكاء الاصطناعي للمبتدئين. قم بمزج هذه الدروس مع منهج علم البيانات للمبتدئين أيضًا!

سافر معنا حول العالم بينما نطبق هذه التقنيات الكلاسيكية على بيانات من مناطق مختلفة من العالم. يتضمن كل درس اختبارات قبل وبعد الدرس، تعليمات مكتوبة لإكمال الدرس، حل، مهمة، والمزيد. تسمح لك طريقة التعلم القائمة على المشاريع بالتعلم أثناء البناء، وهي طريقة مثبتة لتثبيت المهارات الجديدة.

✍️ شكر جزيل لمؤلفينا Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu و Amy Boyd

🎨 شكر أيضًا لرسامينا Tomomi Imura, Dasani Madipalli, و Jen Looper

🙏 شكر خاص 🙏 لمؤلفي ومراجعي ومساهمي المحتوى من سفراء الطلاب في Microsoft، وخاصةً Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila، و Snigdha Agarwal

🤩 شكر إضافي لسفراء الطلاب في Microsoft Eric Wanjau, Jasleen Sondhi، و Vidushi Gupta لدروس R الخاصة بنا!

البدء

اتبع هذه الخطوات:

قم بعمل Fork للمستودع: انقر على زر "Fork" في الزاوية العلوية اليمنى من هذه الصفحة.
قم باستنساخ المستودع: git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git

اعثر على جميع الموارد الإضافية لهذه الدورة في مجموعة Microsoft Learn الخاصة بنا

الطلاب، لاستخدام هذا المنهج، قم بعمل Fork للمستودع بالكامل إلى حساب GitHub الخاص بك وأكمل التمارين بمفردك أو مع مجموعة:

ابدأ باختبار ما قبل المحاضرة.
اقرأ المحاضرة وأكمل الأنشطة، مع التوقف والتفكير عند كل نقطة تحقق من المعرفة.
حاول إنشاء المشاريع من خلال فهم الدروس بدلاً من تشغيل كود الحل؛ ومع ذلك، يتوفر هذا الكود في مجلدات /solution في كل درس قائم على المشاريع.
قم بإجراء اختبار ما بعد المحاضرة.
أكمل التحدي.
أكمل المهمة.
بعد إكمال مجموعة الدروس، قم بزيارة لوحة المناقشة و"تعلم بصوت عالٍ" من خلال ملء أداة تقييم التقدم المناسبة PAT. PAT هي أداة تقييم تقدم وهي عبارة عن معيار تقوم بملئه لتعزيز تعلمك. يمكنك أيضًا التفاعل مع PATs الآخرين حتى نتعلم معًا.

لمزيد من الدراسة، نوصي باتباع هذه وحدات ومسارات التعلم من Microsoft.

المعلمون، لقد قمنا بتضمين بعض الاقتراحات حول كيفية استخدام هذا المنهج.

فيديوهات توضيحية

بعض الدروس متوفرة كفيديوهات قصيرة. يمكنك العثور على جميع هذه الفيديوهات داخل الدروس، أو على قائمة تشغيل تعلم الآلة للمبتدئين على قناة Microsoft Developer على YouTube بالنقر على الصورة أدناه.

تعرف على الفريق

Gif بواسطة Mohit Jaisal

🎥 انقر على الصورة أعلاه لمشاهدة فيديو عن المشروع والأشخاص الذين أنشأوه!

النهج التربوي

لقد اخترنا مبدأين تربويين أثناء بناء هذا المنهج: التأكد من أنه عملي قائم على المشاريع وأنه يتضمن اختبارات متكررة. بالإضافة إلى ذلك، يحتوي هذا المنهج على موضوع مشترك يمنحه التماسك.

من خلال التأكد من أن المحتوى يتماشى مع المشاريع، يصبح العملية أكثر جاذبية للطلاب ويتم تعزيز الاحتفاظ بالمفاهيم. بالإضافة إلى ذلك، يحدد الاختبار منخفض المخاطر قبل الفصل نية الطالب نحو تعلم موضوع معين، بينما يضمن الاختبار الثاني بعد الفصل تعزيز الاحتفاظ. تم تصميم هذا المنهج ليكون مرنًا وممتعًا ويمكن أخذه بالكامل أو جزئيًا. تبدأ المشاريع صغيرة وتصبح أكثر تعقيدًا بحلول نهاية دورة الـ 12 أسبوعًا. يتضمن هذا المنهج أيضًا ملحقًا حول تطبيقات تعلم الآلة في العالم الحقيقي، والذي يمكن استخدامه كائتمان إضافي أو كأساس للنقاش.

اعثر على مدونة قواعد السلوك، المساهمة، وإرشادات الترجمة. نرحب بملاحظاتك البناءة!

كل درس يتضمن

رسم تخطيطي اختياري
فيديو تكميلي اختياري
فيديو توضيحي (بعض الدروس فقط)
اختبار تمهيدي قبل المحاضرة
درس مكتوب
لدروس المشاريع، أدلة خطوة بخطوة حول كيفية بناء المشروع
نقاط تحقق من المعرفة
تحدي
قراءة إضافية
مهمة
اختبار بعد المحاضرة

ملاحظة حول اللغات: هذه الدروس مكتوبة بشكل أساسي بلغة Python، ولكن العديد منها متوفر أيضًا بلغة R. لإكمال درس بلغة R، انتقل إلى مجلد /solution وابحث عن دروس R. تتضمن امتداد .rmd الذي يمثل ملف R Markdown والذي يمكن تعريفه ببساطة على أنه تضمين لـ كتل الكود (من R أو لغات أخرى) ورأس YAML (الذي يوجه كيفية تنسيق المخرجات مثل PDF) في وثيقة Markdown. وبالتالي، فإنه يعمل كإطار عمل تأليفي مثالي لعلم البيانات لأنه يسمح لك بدمج الكود الخاص بك، ومخرجاته، وأفكارك من خلال السماح لك بكتابتها في Markdown. علاوة على ذلك، يمكن عرض مستندات R Markdown بتنسيقات إخراج مثل PDF أو HTML أو Word.

ملاحظة حول الاختبارات: جميع الاختبارات موجودة في مجلد تطبيق الاختبار، بإجمالي 52 اختبارًا يحتوي كل منها على ثلاثة أسئلة. يتم ربطها من داخل الدروس ولكن يمكن تشغيل تطبيق الاختبار محليًا؛ اتبع التعليمات في مجلد quiz-app لاستضافة التطبيق محليًا أو نشره على Azure.

رقم الدرس	الموضوع	مجموعة الدروس	أهداف التعلم	الدرس المرتبط	المؤلف
01	مقدمة في تعلم الآلة	المقدمة	تعلم المفاهيم الأساسية وراء تعلم الآلة	الدرس	محمد
02	تاريخ تعلم الآلة	المقدمة	تعلم التاريخ الذي يقوم عليه هذا المجال	الدرس	جين وأيمي
03	الإنصاف وتعلم الآلة	Introduction	ما هي القضايا الفلسفية المهمة حول الإنصاف التي يجب على الطلاب أخذها بعين الاعتبار عند بناء وتطبيق نماذج تعلم الآلة؟	Lesson	Tomomi
04	تقنيات تعلم الآلة	Introduction	ما هي التقنيات التي يستخدمها الباحثون في تعلم الآلة لبناء نماذج تعلم الآلة؟	Lesson	Chris and Jen
05	مقدمة في الانحدار	Regression	البدء باستخدام Python و Scikit-learn لنماذج الانحدار	Python • R	Jen • Eric Wanjau
06	أسعار القرع في أمريكا الشمالية 🎃	Regression	تصور وتنظيف البيانات استعدادًا لتعلم الآلة	Python • R	Jen • Eric Wanjau
07	أسعار القرع في أمريكا الشمالية 🎃	Regression	بناء نماذج الانحدار الخطي والانحدار متعدد الحدود	Python • R	Jen and Dmitry • Eric Wanjau
08	أسعار القرع في أمريكا الشمالية 🎃	Regression	بناء نموذج انحدار لوجستي	Python • R	Jen • Eric Wanjau
09	تطبيق ويب 🔌	Web App	بناء تطبيق ويب لاستخدام النموذج المدرب	Python	Jen
10	مقدمة في التصنيف	Classification	تنظيف البيانات وتحضيرها وتصورها؛ مقدمة في التصنيف	Python • R	Jen and Cassie • Eric Wanjau
11	المأكولات الآسيوية والهندية اللذيذة 🍜	Classification	مقدمة في المصنفات	Python • R	Jen and Cassie • Eric Wanjau
12	المأكولات الآسيوية والهندية اللذيذة 🍜	Classification	المزيد من المصنفات	Python • R	Jen and Cassie • Eric Wanjau
13	المأكولات الآسيوية والهندية اللذيذة 🍜	Classification	بناء تطبيق ويب للتوصيات باستخدام النموذج الخاص بك	Python	Jen
14	مقدمة في التجميع	Clustering	تنظيف البيانات وتحضيرها وتصورها؛ مقدمة في التجميع	Python • R	Jen • Eric Wanjau
15	استكشاف الأذواق الموسيقية النيجيرية 🎧	Clustering	استكشاف طريقة التجميع باستخدام K-Means	Python • R	Jen • Eric Wanjau
16	مقدمة في معالجة اللغة الطبيعية ☕️	Natural language processing	تعلم الأساسيات حول معالجة اللغة الطبيعية من خلال بناء بوت بسيط	Python	Stephen
17	مهام معالجة اللغة الطبيعية الشائعة ☕️	Natural language processing	تعميق المعرفة بمعالجة اللغة الطبيعية من خلال فهم المهام الشائعة المطلوبة عند التعامل مع الهياكل اللغوية	Python	Stephen
18	الترجمة وتحليل المشاعر ♥️	Natural language processing	الترجمة وتحليل المشاعر باستخدام أعمال جين أوستن	Python	Stephen
19	الفنادق الرومانسية في أوروبا ♥️	Natural language processing	تحليل المشاعر باستخدام مراجعات الفنادق 1	Python	Stephen
20	الفنادق الرومانسية في أوروبا ♥️	Natural language processing	تحليل المشاعر باستخدام مراجعات الفنادق 2	Python	Stephen
21	مقدمة في التنبؤ بالسلاسل الزمنية	Time series	مقدمة في التنبؤ بالسلاسل الزمنية	Python	Francesca
22	⚡️ استخدام الطاقة العالمية ⚡️ - التنبؤ بالسلاسل الزمنية باستخدام ARIMA	Time series	التنبؤ بالسلاسل الزمنية باستخدام ARIMA	Python	Francesca
23	⚡️ استخدام الطاقة العالمية ⚡️ - التنبؤ بالسلاسل الزمنية باستخدام SVR	Time series	التنبؤ بالسلاسل الزمنية باستخدام Support Vector Regressor	Python	Anirban
24	مقدمة في التعلم المعزز	Reinforcement learning	مقدمة في التعلم المعزز باستخدام Q-Learning	Python	Dmitry
25	مساعدة بيتر لتجنب الذئب! 🐺	Reinforcement learning	التعلم المعزز باستخدام Gym	Python	Dmitry
Postscript	سيناريوهات وتطبيقات تعلم الآلة في العالم الحقيقي	ML in the Wild	تطبيقات مثيرة وكاشفة لتعلم الآلة الكلاسيكي	Lesson	Team
Postscript	تصحيح نماذج تعلم الآلة باستخدام لوحة تحكم الذكاء الاصطناعي المسؤول	ML in the Wild	تصحيح نماذج تعلم الآلة باستخدام مكونات لوحة تحكم الذكاء الاصطناعي المسؤول	Lesson	Ruth Yakubu

ابحث عن جميع الموارد الإضافية لهذه الدورة في مجموعة Microsoft Learn الخاصة بنا

الوصول دون اتصال

يمكنك تشغيل هذا التوثيق دون اتصال باستخدام Docsify. قم باستنساخ هذا المستودع، تثبيت Docsify على جهازك المحلي، ثم في المجلد الجذري لهذا المستودع، اكتب docsify serve. سيتم تشغيل الموقع على المنفذ 3000 على جهازك المحلي: localhost:3000.

ملفات PDF

يمكنك العثور على ملف PDF للمناهج مع الروابط هنا.

🎒 دورات أخرى

فريقنا يقدم دورات أخرى! تحقق من:

29 KiB Raw Blame History Unescape Escape