لوحة المتصدرين

السلام عليكم هو انا ازي اعرف ان النموذج دي لو اشتغل علي بيانات تاني غير المتدريب عليها هيشتغل كوييس ؟

في دورة الذكاء الاصطناعي ما الذي سوفا استفيده من الدوره لحياتي الشخصية و الوضيفيه وما هوا المسميات الوضيفيه التي اذا توضفت لوضيفه الذكاء الاصطناعي وماهيا طبيعة العمل في هذا المجال

ازاي اخد الشهاده ؟ انا خلصت كورسات كثير مسبقا واشتركت في دوره علوم الحاسوب عشان الشهاده فقط هل يمكن ان انجز المشروع النهائي واخد الشهاده على طول ولا لازم اخلص كل ال problem sets الي في منتصف الدوره ؟ مع العلم اني ممكن اقدم بروفايل فيه مشاريع اقوى بكثير

السلام عليكم هو اي افضل كتاب لتعلم مجال التعلم العميق ؟ وهل يوجد كتب في معرض القاهر الدولي ؟

بعد كتابة الأوامر وتسطيب الحزم قمت بالدخول الى صفحة التسجيل او تسجيل الدخول ظهر الخطأ التالي علما اني نفذت كافة الأوامر بمافيها ما يتعلق ب npm....

تم نشر السؤال ضمن الدرس الخاص به وارفاق صورة الخطأ مع صورة الأمر

لا مشكلة يمكنك ترك السؤال وإضافة السؤال مجددا أسفل الدرس . ويرجى إرفاق صورة لموجه الأوامر cmd لديك وأمر npm run dev يعمل لديك.

لقد قمت بتنفيذ هذا الأمر لكن المشكلة لم يتم معالجتها واوضحت ذلك في سؤال شكرا لك سأقوم بحذف السؤال معذرة لم انتبه

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. يجب عليك تقسيم البيانات التي لديك إلى مجموعتين . حيث مجموعة للتدريب ومجموعة أخرى للإختبار . حيث يفضل إستخدام 80% من البيانات للإختبار و 20% للتدريب . أو 70% و 30% . ويمكنك تقيم النموذج بناء على بيانات التدريب والقيم التي أخرجها النموذج ومن خلالها ستطستطيع حساب نسبة الدقة للنموذج. وتوجد طريقة أخرى لتقسيم البيانات تسمى Cross-Validation حيث في هذه الطريقة يتم تقسيم البيانات إلى عدة أجزاء ويتم تدريب النموذج على جزء منها ويتم إختباره على الأجزاء الأخرى. وهذا يضمن لك عدم إختبار النموذج على بيانات قد تدرب عليها مسبقا.

من الأفضل تقسيم البيانات المتاحة لديك إلى مجموعتين، مجموعة تدريب ومجموعة اختبار، و استخدم مجموعة التدريب لتدريب النموذج، ثم قم بتقييم أدائه على مجموعة الاختبار، إذا كان الأداء جيدا على مجموعة الاختبار، فهذا مؤشر إيجابي على أن النموذج قادر على التعميم بشكل جيد. و يمكنك استخدام تقنيات مثل التحقق المتقاطع أو Cross-Validation لتقييم أداء النموذج على أجزاء مختلفة من البيانات، و إذا كانت البيانات الجديدة متاحة يمكنك اختبار النموذج مباشرة عليها لمعرفة كيفية تعامله معها.

يجب تقسيم البيانات المتاحة أثناء التدريب إلى بيانات تدريب وبيانات اختبار بشكل منفصل، و يتم تدريب النموذج على جزء من البيانات، ثم يقيّم أداؤه باستخدام بيانات الاختبار التي لم يراها أثناء التدريب، إذا أظهر النموذج أداء جيدا على بيانات الاختبار، فهذا مؤشر على أنه قد يعمم بشكل جيد. كما يمكن استخدام تقنية التحقق المتقاطع، حيث يتم تقسيم البيانات إلى عدة أجزاء، وتدريب النموذج على أجزاء مختلفة منها في كل مرة واختباره على الجزء المتبقي، و هذا يساعد في تقليل الانحياز وتقييم أداء النموذج بشكل أكثر دقة، و من المهم مراقبة الظاهرة التي تعرف بـ الـOverfitting أو الإفراط في التكيف، والتي تحدث عندما يتعلم النموذج تفاصيل البيانات التدريبية بشكل مفرط مما يجعله يفشل في التعميم على بيانات جديدة.

عندي مشروعات عمليه كثير بس مش عارف اذا كانت موجوده في الدوري ولا لا انا يعتبر مبداتش لسه بس عايز الشهاده عشان الفلوس الي دفعتها انا في مستوى يغنيني عن معظم المسارات الي في الدوره في ما عدى مسار انظمه التشغيل

سيتم تنفيذ العديد من المشاريع العملية في دورة تطوير واجهات المستخدم وهي : بناء واجهة مستخدم تشبه موقع YouTube. بناء خمس صفحات هبوط وهي : صفحة قريبًا الانطلاق صفحة منتج صفحة شركة صفحة تطبيق جوال صفحة شخصية متجر إلكتروني. موقع شركة. لوحة تحكم. موقع إخباري بناء مواقع ثابته بإستخدام Hugo وهي : بناء صفحة شخصية . بناء موقع شركة. بناء مدونة بسيطة. ويمكنك مشاهدة المسارات والدروس من خلال رابط مشاهدة الدورة التالي وستجد ان أول فيديو من كل مسار يمكنك مشاهدته مجانا وستجد في كل مسار لمشروع عملي سيتم إظهار المشروع كامل الذي يستم إنشاءه يمكنك مشاهدة تلك الفيديوهات لترى المشاريع النهائية التي سيتم إنشاءها: https://academy.hsoub.com/learn/front-end-web-development/