علم البيانات وتعلم ا ...

أهداف التعليم: تمكين الطالب من تعلم أدوات التحليل الإحصائي المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، التي تسمح له بمعرفة خصائص أو مميزات الظواهر الاقتصادية وما مدى تداخلها أو استقلالها عن بعضها بالعديد بمساعدة الحاسوب والبرامج التابعة، مما يسهل عليه إمكانية الحصول على امثل النماذج وادق الحل والتنبؤات.

وتتمثل المهارات المراد الوصول إليها من خلال دراسة هذه المادة التعليمية إلى ما يلي:

-   تعلم التحليل الإحصائي باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي ومجالات استخدامها وضوابطها

-   تعلم منهجية التحليل بأدوات التحليل الذكية للبحوث والمذكرات.

المعارف المسبقة المطلوبة:

-   معرفة أدوات التحليل بالاقتصاد القياسي، نظريات اتخاذ القرار-

-   معرفة استخدام لغات البرمجة مثل : R,PYTHON

محتوى المادة:

المحور الأول: علم البيانات، الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

المحور الثاني: التعلم بالإشراف: الانحدار الخطي.

المحور الثالث: التعلم بالإشراف: الانحدار اللوجيستي.

المحور الرابع: التعلم بالإشراف: انحدار الشجرة.

المحور الخامس: التعلم بالإشراف: خوارزمية KNN

المحور السادس: طرق إعادة المعاينة: طريقة Bootstrapping

المحور السابع: طرق إعادة المعاينة: طريقة Cross validation

المحور الثامن: التعلم بدون إشراف: التصنيف الهرمي

المحور التاسع: التعلم بدون إشراف: التعنقد بطريقة K-means

المحور العاشر: تعزيز التعلم  Reinforcement learning