Machine learning first path

 

https://www.coursera.org/specializations/python?utm_source=gg&utm_medium=sem&utm_content=06-PythonforEverybody-ROW&campaignid=6493101579&adgroupid=78324461952&device=m&keyword=python%20for%20everybody&matchtype=b&network=g&devicemodel=&adpostion=&creativeid=381722722961&hide_mobile_promo&gclid=EAIaIQobChMI7NqQ7eOg6gIVkIKyCh0FAw3KEAAYASAAEgIqqfD_BwE

 

انا بصيت على جزء كبير من كورس بتاع MIT و على حته صغيره من ال specialization بتاع imperial college الي على ال coursera و بكل ثقه اقدر اقولك ال channel دي اعظم content عربي بيشرح linear algebra, neural networks, machine learning, PCA, probability و كمان topics كتير not related to to AI field, بشمهندس احمد فتحي ML scientist ف Affectiva و فعلا من أقوى ال content الي ممكن تلاقيها online وبالعربي

https://www.youtube.com/playlist?list=PLQkyODvJ8ywu5cwBgKm_BPQ-bIUknhjA6

https://www.youtube.com/playlist?list=PLQkyODvJ8ywsQWMGWKQTwYmDE5mrz8nGu

ال playlist بتشرح ال topics دي

- Intro. to matrices

- Gaussian elimination

- Linear transformations 

- Eigen vectors & eigen values

- Cofactors matrix & cayley hamilton method

- Matrix rank

- Four fundmental spaces of a matrix & basis vectors

- Solving the unsovlabe, linear regression & least squared errors

- Symmetric matrices

- Covariance matrix, mahalanobis distance & data normalization

- La grange mutlipliers, gradient ascent/descent & contour lines

- PCA

- SVD 

دول اعتقد ال topics الي انت محتاج تبقى عارفها for AI field 

ملحوظه, la grange multipliers, gradients & PCA مشروحين ف ال playlist التانيه

https://coursera.org/learn/linear-algebra-machine-learning

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

كورس اندروا

https://www.udacity.com/course/computer-vision-nanodegree--nd891

Computer vision

واللي تحته التطبيق بتاعه

https://www.coursera.org/learn/intel-openvino

Second path

لو حابب تبدأ تتعلم الكلام دا انصح بالآتي:

اولا ممكن تبدأ بالكورسات دي:

 

https://www.udacity.com/course/intro-to-machine-learning--ud120

 

https://developers.google.com/machine-learning/crash-course

 

الكورسين دول مش هياخدوا منك وقت كتير ،هتفهم فيهم الفكرة  بتاعت ال machine learning ، وهتعرف اكتر انت حابب المجال فعلا ولا لا.

 

الخطوة التانية لو انت حابب المجال هي الآتي:

تتعلم python  علشان هي دي لغة البرمجة الأساسية اللي بعمل بيها ال machine learning models.

 

محتاج تتعلم في python الآتي:

-الأساسيات زي اللي خدتها في CS1

-data structures بتاعت python زي(dictionary,set,tuple)

الحاجات دي انصح انك تكون متمكن فيها ومتدرب عليها علشان تبقى مستريح وانت بتستخدم اللغة.

بعد كدا OOP في بايثون ،مش محتاج تكون متمكن منها اوي لكن كل ما مستواك كان احسن قي الموضوع دا كل ما كان افضل في البرامج اللي هتعملها.

الخطوة الاخيرة والأهم:

تبدأ تتعلم ال libraries  دي:

-numpy

-pandas

-matplotlib

تتعلم الاساسيات بتاعتهم لأن هما دول اللي هتستخدمهم فعليا في بناء ال model وتدريبه.

 

الخطوات اللي فوق دي كلها مش هتاخد منك شهر لشهرين بالكتير ، ومتحطش في دماغك انك لازم اكون متمكن منهم فشخ ، التمكن بيجي بالتدريب، فانت افهم الاول واتدرب كويس ، وبعد كدا لما تبدأ تعمل بروجيكتات هتتعود اكتر وهتبقى متمكن اكتر.

 

بالنسبة لجزء تتعلم python  منين :

على coursera  في كورسات كتير بتعلمك بايثون من البداية لحد ما انت عايز.

مش معايا لينكات بس فاكر اساميهم،كورسات زي:

Python for everyone 

Python for data science 

Python for machine learning 

 

الخطوة الأهم بعد كدا :

Machine learning nanodegree from udacity 

الموقع دا عالمي ،شرحه ممتاز تدريبه ممتاز ،شهادته متميزة فوق ما تتخيل.

ال nanodegree دي غالية فممكن تاخدها كمنحة من الموقع دا:

 

http://techleaders.eg

 

انصح بعد كدا انك تتدرب ، وفي مواقع كتير للتدريب اهمها:

Kaggle

 

حاجة مهمة لازم اذكرها ان ال machine learning  معتمد بشكل اساسي على math2 & math3 اللي انت خدتهم بالفعل، في ناس بتبقى قلقانة من الحتة دي او مبتحبش الmath لكن انا عن تجربة درجاتي مكانتش حلوة فيه لكن انا فاهمه ، فالمطلوب منك انك تكون فاهم ال concepts بتاعت ال math دي ، لو في حاجة مش فاهمها ممكن ترجع لقناة اليوتيوب دي:

3blue 1brown

قناة عظيمة عليها شرح calculus &linear algebra عظييييييم.

 

نصيحة عامة بقى : مجال ال machine learning  في مجالات كتير غيره زي :

-web developing

-android developing

-ios developing

-data science

وغيره من المجالات لكن دي أسهر المجالات اللي نعرفها.

فعامة انصح من اجازة الصيف دي تبدأ تشتغل على نفسك في مجال من هذه المجالات سواء كان machine learning  او غيره.

 

لو بدأت شغل على نفسك فيهم من دلوقتي:

-هتوفر على نفسك تعب كتير بعد ما تتخرج.

-هتبقى متميز في المجال اللي اختارته وتبقى جاهز جدا لسوق العمل.

-في اخر سنين الجامعة هتقدر تاخد internships  في اي شركة انت عايزها وانت حاطط رجل على رجل.

 

فباختصار ابدأ من دلوقتي.

 

Cpd :Mohammed Shokrany

 

 

 

Intel courses

اتي شركه انتل باقوي كورسات مجانيه فى مجال الذكاء الاصطناعي ومجالات اخري متعلقه تحت عنوان AI Courses بشهاده معتمده من Intel .

تنقسم الكورسات الي الجزء النظري Theory :
- Machine Learning
- Deep Learning
- Introduction to AI
- Natural Language Processing
- Time-Series Analysis
- Deep Learning for Robotics
- Anomaly Detection

والجزء الخاص بالمكونات المادية Intel Hardware :
- AI on PC
- AI on the Edge with Computer Vision
- Deep Learning Inference with Intel® FPGAs

الجزء الأخير بالبرمجيات Software frameworks :
- Applied Deep Learning with TensorFlow*

الرابط :
https://software.intel.com/…/topics/ai/training/courses.html

#iTec

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Third path

بخصوص ال
ML track , Robotics AI and IOT

البوست للناس اللى عاوزه تنفذ فكره مشروع تخرج او يدخلو فالتراك بشكل عملى

ناس كتير بشوفها و سالونى ازاى نبدأ ف التراك دا او مش لاقين تراك محدد يمشو فيه و مش عارفين يبدأو بايه و يخلصو ايه طب محتاجين ايه وسمعوا عن كورسات كتير زى
andrew , sentdex etc....
وفيه طبعا اللى بيطبق بس و فيه اللى بيشررح ماث بس و فيه اللى بيفهمك الكونسبت

ف البوست دا هتكلم على التراك اللى ماشى فيه من فتره بالنسبه لل ML
اولا مش شرط تمشى تبع حد معين عشان كله عملك
recommendation
ليه زى كورس اندرو مثلا انا متفرجتش عليه و هقولكم بحتاجه ف ايه بس او بحتاج الكورسات النظرى بحت دى فى ايه

اولا : انا بدأت بكورس
udacity " Introduction to Machine learning "
مع Sebastian and katie
دا اللينك :

https://goo.gl/1ujasX

دول اتننين شغالين فى جوجل على بروجيكت ال
Self drive car
هو مسؤل عن جزء الماث و هى عن البروجرامنج
الكورس بيبدا معاك من الصفر بيبدأو معاك انهم بيفهموك الجزء الماث بتاع ال
algorithm
او ال classifier
وبعد كدا يدخلو على جزء الكودينج فانت بقى عندك دلوقتى شرح نظرى و تطبيق عملى يديك
motivation
فى نفس الوقت للناس اللى بتمل من الكورسات النظرى زى اندرو

ثانيا : وانا ماشى ف الكورس دا لما كانت حاجه بتقف معايا فى مصطلع له علاقه مثلا
بال
probability
كنت بوقف الفيديو و بدخل اعمل سيرش على اليوتيوب او ويكيبيدا عنه و افهم و بعد كدا اكمل الفيديو تانى
فا كدا هتقدر تطبق و متبعدش عن التشجيع و ف نفس الوقت هتفهم نظرى و هتبقى متحمس انك تفهم الفانكشن دى او ال
classifier
دا ماشى ازاى من جوا
وفيه طبعا حاجات كتير من غير ما ادخل فالتفاصيل
زى ال NTLK
وازاى تتعامل مع ال
Text learning
وازاى تختار هتشتغل على ايه و حاجات كتير مفيده ان شاء الله

ثالثا : طب كل دا هياخد وقت اد ايه ؟ اولا الكورس بتاع يودستى
هياخد 3 شهور
لو ماشى برتم كويس و طبعا باختلاف كل واحد ممكن يبقى واحد ماشى برتم اسرع من التانى و يخلصه بسرعه بس ميفقدش برضه حتت انه يبقى فاهم و بيطبق كتير على الكورس
تمام لحد كدا
3 شهور
طب ف وسط
ال 3 شهور
هتقف زى ما قولنا عشان هتفهم المصطلحات اللى وقفت معاك كا ماث من بره عشان هما معظم شرحهم بالجراف بس
فا كدا شهر زياده كا مجمل على
ال 3 شهور
كدا انت معاك
4 شهور
بتتعلم و بتطبق على الكورس بس
رابعا : بعد ال
4 شهور
هتبتدى تفتح
kaggle
وتشتغل على داتا سيت محترمه و تبتدى بقى ت
implement
بروجيكت خاص بيك و دا ممكن ياخد لوحده شهر عشان تقدر بقى تمشى لوحدك بعد الكورس و تطبق مثلا فكره زى شات بوت بالبايثون و تكون شغال بداتا سيت لمثلا للقرأن بالانجلش

كدا انت عدى عليك
5شهور
بتتعلم و طبقت كمان
بعد كدا ؟؟

خامسا : تبتدى بقى تربط اللى اتعلمته دا بحاجات فعلا فى السوق او ابلكيشن فعلا تقدر تستخدمه طب زى ايه ؟
زى ما قولتلك شات بوت هعمله بقى المره دى على الفيس و ابتدى اتعلم جنبه حاجات تساعدنى انى فعلا اطبقه
زى ال
web services
img processing
طب تمام بعدما اتعلمت الاتنين دول كا تولز اقدر انفذ بيهم فكرتى ؟
دلوقتى انت هيبقى عندك بوت تقدر تكلمه مثلا و تديله سوره من القرأن مكتوبه و يبتدى ياخدها يركبها على صوره فيها حاجه من السوره المكتوبه
طبعا هتستخدم كدا
NTLK
وحاجات كتير من اللى كانت ف الكورس و كمان طبقت التولز اللى اتعلمتها جديد
طب معرفتش هاخد وقت اد ايه فال
Img processing with python
وال web services ?
لو انت اشتغلت قبل كدا ويب بأى لغه هتقدر تفهم حتت
ال web servies
وال Facebook graph api
فى اقل من اسبوع
وتقدر تفهم اساسيات كويسه من البوستات اللى بنزلها عن ال
facebook api
او الشات بوت
ودا اللينك :
https://goo.gl/uSjoQP

طب وال
img processing ?
دا فى كورس كويس جدا كان بيتكلم عليه بشمهندس حازم
تكون فاهم بايثون وبعد كدا تدخل على الكورس
طب انا عاوز كورس بايثون ؟
برضه ف الليست دى :

https://goo.gl/ooLSGR

https://goo.gl/cWzBzZ

هتفهم منه بشكل كويس جدا ان شاء الله
python + img processing

كدا انت يعتبر قعدت
6 او 7 شهور
فالتراك دا و هتقدر تشتغل عملى ان شاء الله وتبقى فاهم جدا باذن الله لو ركزت و قدرت تستمر و تشجع نفسك و متششتش نفسك

سادسا :
هضيف بس جزء للناس اللى بتدور على افكار حاليا او مش عارفه تجيب افكار منين
" فيه فكره طبعا قولتها فالبوست دا "
الفكره التانيه حاجه زى
Jarvis
اللى كان ف Iron Man
ممكن تدورو عليه و كان مارك السنه اللى فاتت اشتغل عليه
وفعلا من اكتر الحاجات اللى تقدر تجبلك افكار المسلسلات اللى فيها تكنولوجى جديده زى
black mirror
او
افلام زى ما مارك جابها من
iron man
وفيه طبعا افكار تانيه كتير بسس الى يقدر يعمل للفكره انالسيسز تكنكال و نون تكنكال

اتمنى اكون فيدت الناس بتجربتى