المُقدّمة
مرحبًا بكم في جلسات DataHour الثورية ، حيث يمكنك رفع مستوى فهمك لها تقنيات تعتمد على البيانات ، بما في ذلك علوم البيانات ، إلى المستوى التالي. وداعًا للجلسات المملة التي تجعلك تنام لأننا نقدم نهجًا منعشًا للتعلم. تغطي جلساتنا موضوعات مختلفة ، من تقييم نموذج التعلم الآلي الخاص بك إلى نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي التوليدي ، وكلها مقدمة من قبل كبار خبراء الصناعة. نحن نضمن لك المشاركة والسحر طوال الوقت.
في صناعة تكنولوجيا البيانات اليوم ، يتزايد الطلب على المهنيين المهرة باستمرار. في DataHour ، نزودك بالرؤى العملية والمعرفة التي ستمكنك من التميز في سوق العمل التنافسي. انضم إلى صفوف أروع المتخصصين في الصناعة من خلال برنامجنا وتحول إلى نجم تكنولوجيا البيانات الذي طالما حلمت به.
من يمكنه حضور جلسات DataHour هذه؟
- الأفراد الطموحون الذين يتطلعون لبدء مهنة في صناعة تكنولوجيا البيانات ، بما في ذلك الطلاب والجدد.
- المهنيين الحاليين الذين يسعون للانتقال إلى مجال تكنولوجيا البيانات.
- يسعى متخصصو علوم البيانات إلى تعزيز نموهم الوظيفي وتطورهم.
في هذه المدونة ، سنغطي العديد من الموضوعات الأساسية لأي شخص يبدأ في مجال علم البيانات. سنبدأ بـ - كيف تقيم نموذج التعلم الآلي الخاص بك؟ ونظرة عامة على الذكاء الاصطناعي التوليدي. علاوة على ذلك ، سوف نقدم رؤى حول تحليل البيانات الجيومكانية واكتساب تدريب عملي مع الشبكات العصبية التلافيفية.
فما تنتظرون؟ لا تفوت فرصة أن تصبح خبيرًا في التقنيات المعتمدة على البيانات. اشترك الآن واتخذ الخطوة الأولى نحو مستقبل أكثر إشراقًا!
DataHour: كيف تقيم نموذج التعلم الآلي الخاص بك؟
لمنع أي مشاكل في المستقبل وتحديد النموذج الذي ينتج أكثر التنبؤات دقة ، يجب على الفرد أو الطريقة تقييم وتعيين درجة لكل نموذج خلال مرحلة التطوير الخاصة به. من الأهمية بمكان أن تضع في اعتبارك أن النموذج سيواجه بيانات غير مألوفة بمجرد تشغيله. يمكن أن يساعد الإلمام بمعايير التقييم في اختيار النموذج المناسب وتحديد المقياس الحاسم لمجال معين.
التاريخ: 4 مايو 2023
⌚ الوقت: 08:30 مساءً بتوقيت الهند
🔗 رابط التسجيل: سجّل الآن
في DataHour هذا ، سوف يشرح Juhi لماذا وكيف يمكنك تقييم نموذج التعلم الآلي الخاص بك. علاوة على ذلك ، ستعمل على تبسيط التواصل مع عميلك وتعزيز فهمك لطرق التعلم الآلي المختلفة. كما أنه يساعد في الفهم الواضح لبيان المشكلة ، مما يسهل تنفيذ أكثر حلول التعلم الآلي فاعلية. يقيس هذا جودة النموذج لتحديد ما إذا كان النموذج الناتج غير متحيز أو عالمي.
DataHour: نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي التوليدي
تهدف جلسة DataHour هذه إلى إعلام الحضور حول الذكاء الاصطناعي التوليدي، أداة قوية لإنشاء محتوى جديد بناءً على البيانات الموجودة. سيقدم أبهيشيك ، الخبير في هذا المجال ، نظرة عامة متعمقة على نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية ، موضحًا وظيفتها وأهميتها في صناعة التكنولوجيا اليوم.
أحد أشهر تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي هو شات جي بي تي، والذي ينشئ محتوى أصليًا باستخدام البيانات الموجودة. بالإضافة إلى ذلك ، سيقدم أبهيشيك عرضًا عمليًا لكيفية استخدام نماذج GAN المدربة مسبقًا لإنشاء صور جديدة ، مما يدل على الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي التوليدي في تطبيقات العالم الحقيقي.
التاريخ: 5 مايو 2023
⌚ الوقت: 07:00 مساءً بتوقيت الهند
🔗 رابط التسجيل: سجّل الآن
بشكل عام ، تعد هذه الجلسة بأن تكون تجربة ثرية بشكل لا يصدق لجميع الحاضرين ، وتزويدهم بأساس متين في الذكاء الاصطناعي التوليدي وتطبيقاته. من خلال محتواها المفيد والمفيد ، من المؤكد أن الحضور سيتركون شعورًا بالإلهام والتوق لاستكشاف الإمكانيات المذهلة التي توفرها هذه التكنولوجيا المثيرة.
DataHour: تحليل البيانات الجغرافية المكانية
في هذه الجلسة ، سنتعمق في مكتبة Python القوية ، جيوباندا، تم تطويره كامتداد لمكتبة تحليل بيانات Pandas المستخدمة على نطاق واسع. يوفر GeoPandas واجهة سهلة الاستخدام وفعالة لإدارة البيانات الجغرافية المكانية في Python ، وهو مورد حيوي لتحليل مثل هذه البيانات. تمكننا هذه المكتبة من قراءة وكتابة تنسيقات البيانات الجغرافية المكانية الشائعة ، مثل Shapefiles و GeoJSON ، وتنفيذ مجموعة متنوعة من عمليات البيانات الجغرافية باستخدام الصيغة المألوفة لـ Pandas.
التاريخ: 9 مايو 2023
⌚ الوقت: 08:30 مساءً بتوقيت الهند
🔗 رابط التسجيل: سجّل الآن
سواء كنت محلل بيانات متمرسًا أو مبتدئًا ، تقدم GeoPandas أدوات شاملة لاستكشاف وتصور البيانات الجغرافية المكانية. انضم إلينا بينما نتعمق في عالم تحليل البيانات الجغرافية المكانية باستخدام GeoPandas ، واكتشف كيف يمكنك إطلاق العنان لقوة البيانات الجغرافية المكانية في Python.
ساعة البيانات: من البكسل إلى الرؤى - التدريب العملي العملي على الشبكات العصبية التلافيفية
هل أنت مهتم بمعرفة المزيد عنها الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) وكيف يمكنهم مساعدتك في حل مشاكل تصنيف الصور في علوم البيانات؟ انضم إلينا في جلسة تدريبية عملية مدتها 1.5 ساعة لاستكشاف سبب حاجتنا إلى شبكات CNN عبر الشبكات العصبية الاصطناعية القياسية (ANN) والتعرف على الاختلافات بين شبكات CNN و ANN لمهام تصنيف الصور.
سنغوص بعمق في مكونات شبكات CNN ، بما في ذلك الطبقات التلافيفية وطبقات التجميع ، ونوضح كيفية عملها في مشروع تصنيف صور شامل باستخدام TensorFlow / Keras. ستكتسب خبرة عملية في بناء وتدريب CNN الخاص بك وتعلم كيفية تطبيقه على مشاكل العالم الحقيقي.
التاريخ: 10 مايو 2023
⌚ الوقت: 07:00 مساءً بتوقيت الهند
🔗 رابط التسجيل: سجّل الآن
بالإضافة إلى ذلك ، سنناقش أيضًا بعض أبنية CNN الحديثة لحل مشكلات اكتشاف الكائنات على نطاق واسع وتتبع الكائنات وتصنيف الصور.
بنهاية هذه الجلسة ، سيكون لديك فهم قوي لكيفية عمل شبكات CNN وكيف يمكن تطبيقها لحل مشاكل العالم الحقيقي. لذا ، تعال وانضم إلينا في هذه الرحلة المثيرة ، واتخذ خطوتك الأولى نحو فهم كيفية تحويل البكسل إلى رؤى!
وفي الختام
استفد من هذه الفرصة لتحسين مهاراتك في تكنولوجيا علوم البيانات. سجل في جلسات DataHour اليوم واستكشف إمكانيات لا حصر لها. إذا كانت لديك أي أسئلة ، فلا تتردد في الاتصال بالمتحدث أثناء الجلسة أو إرسال بريد إلكتروني على [البريد الإلكتروني محمي] إذا فاتتك أي جلسات ، فلا تقلق ؛ يمكنك الوصول إلى التسجيلات من خلال زيارة مدونتنا أو قناة يوتيوب. لا تتأخر أكثر من ذلك ، وحجز مكانك الآن!
التواصل
إذا كنت تواجه مشكلة في التسجيل أو ترغب في إجراء جلسة معنا. تواصل معنا على [البريد الإلكتروني محمي]
مقالات ذات صلة
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- أفلاطونايستريم. ذكاء بيانات Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- سك المستقبل مع أدرين أشلي. الوصول هنا.
- المصدر https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/04/upcoming-sessions-alert-be-datahour-ready/
