اتصل بنا
كيفية الالتحاق
الجامعة الأردنية
الوظائف والإيفاد
English
عن الكلية
استراتيجية الكلية
الهيكل التنظيمي
كلمة العميد
العمداء السابقون
مكتب العميد
مجلس الكلية
الهيئة التدريسية
الهيئة التدريسية السابقة
الموظفون الاداريون
حقائق وأرقام
إنجازات الكلية
الأقسام
الهندسة المدنية
هندسة العمارة
الهندسة الكهربائية
الهندسة الميكانيكية
الهندسة الكيميائية
الهندسة الصناعية
هندسة الحاسوب
هندسة الميكاترونيكس
البرامج
البكالوريوس
الدراسات العليا
الاعتماد
نبذة
مكتب شؤون الجودة والاعتماد
نائب/مساعد العميد لشؤون الجودة والاعتماد
المكتب
التوثيق والنماذج
ABET البرامج المعتمدة
المكاتب الادارية
مكتب شؤون الطلبة
مساعد العميد لشؤون الطلبة
المكتب
النماذج
مكتب تدريب الطلبة
مرافق الكلية
مرافق تعليمية وبحثية
مرافق رياضية
مرافق ترفيهية اجتماعية
مرافق أخرى
عن الكلية
استراتيجية الكلية
الهيكل التنظيمي
كلمة العميد
العمداء السابقون
مكتب العميد
مجلس الكلية
الهيئة التدريسية
الهيئة التدريسية السابقة
الموظفون الاداريون
حقائق وأرقام
إنجازات الكلية
الأقسام
الهندسة المدنية
هندسة العمارة
الهندسة الكهربائية
الهندسة الميكانيكية
الهندسة الكيميائية
الهندسة الصناعية
هندسة الحاسوب
هندسة الميكاترونيكس
البرامج
البكالوريوس
الدراسات العليا
الاعتماد
نبذة
مكتب شؤون الجودة والاعتماد
نائب/مساعد العميد لشؤون الجودة والاعتماد
المكتب
التوثيق والنماذج
ABET البرامج المعتمدة
المكاتب الادارية
مكتب شؤون الطلبة
مساعد العميد لشؤون الطلبة
المكتب
النماذج
مكتب تدريب الطلبة
مرافق الكلية
مرافق تعليمية وبحثية
مرافق رياضية
مرافق ترفيهية اجتماعية
مرافق أخرى
الإنجازات
اتصل بنا
الجامعة الأردنية
English
هندسة الحاسوب
الرئيسية
الاستراتيجية
الهيئة التدريسية
الهيئة الإدارية
البرامج
الخطط الدراسية
المواد الدراسية
البحث العلمي
المختبرات
نماذج
( 0907726)تعلم الآلة التطبيقي
وصف المادة :
هذه المادة من مستوى الدراسات العليا تركز على تطبيق أحدث خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لحل مشاكل العالم الحقيقية. تبدأ هذه المادة بمراجعة للغة البرمجة Python والحزم المهمة المتعلقة بالموضوع. تشمل الموضوعات التي يتم تناولها إعداد البيانات، والتدريب، والتقييم، والمعايير، والتعلم الخاضع للإشراف (الانحدار، والتصنيف، والشبكات العصبية، والتعلم العميق، والشبكات العصبية التلافيفية، والشبكات العصبية المتكررة)، وأساسيات التعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز، وأنظمة التوصية. يتم تدريس هذه المادة على أسلوب التعلم النشط لتعزيز تفاعل الطلبة بالمادة. تستضيف المادة خبراء من القطاع الصناعي للتحدث عن التطبيقات العملية في هذا المجال. تتضمن هذه المادة مهام عملية ومشروع فصلي تطبيقي.
المتطلب السابق :
الساعات المعتمدة :
3
القسم :
هندسة الحاسوب
البرنامج :
ماجستير الذكاء الاصطناعي والربوتات
مستوى المادة :
الماجستير
خطة المادة :
CPE_0907726_Applied Machine Learning_Spring_2023.pdf