اليوم الأول: الأسس والمفاهيم

مدخل لهندسة الميزات

• تعريف الميزات ودورها في النماذج الذكية.
• العلاقة بين جودة الميزات ودقة النماذج.
• أمثلة عملية من تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

استخراج الميزات

• التعامل مع البيانات الرقمية والنصية.
• تحويل البيانات الأولية إلى ميزات قابلة للاستخدام.
• استخدام تقنيات الترميز والتطبيع.

اختيار الميزات

• تحليل الأهمية وتأثير الميزات على النماذج.
• تقنيات تقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction).
• تحديد الميزات الأكثر فعالية.

اليوم الثاني: تحسين الميزات والتطبيقات العملية

هندسة الميزات المتقدمة

• إنشاء ميزات مركبة من البيانات الأساسية.
• التعامل مع الميزات المفقودة والقيم الشاذة.
• تحسين التمثيل العددي للبيانات.

أدوات وتقنيات التحليل

• استخدام Python وPandas في هندسة الميزات.
• مكتبات الذكاء الاصطناعي لتقييم الميزات.
• دمج الميزات مع النماذج التعلمية.

تطبيقات عملية

• تحسين أداء نماذج التنبؤ.
• تصنيف البيانات والتعرف على الأنماط.
• أمثلة من الصناعة والخدمات.

اليوم الثالث: التحديات والرؤية المستقبلية

التحديات التقنية

• التعامل مع البيانات غير المنظمة.
• معالجة الميزات الكبيرة والمعقدة.
• إدارة الوقت والموارد أثناء التحليل.

الجودة والتحقق

• قياس تأثير الميزات على النماذج.
• تقنيات التحقق من صحة البيانات.
• تحسين استقرار النماذج باستخدام الميزات المختارة.

الرؤية المستقبلية

• الاتجاهات الحديثة في هندسة الميزات للذكاء الاصطناعي.
• التكامل مع التعلم العميق والتعلم المعزز.
• استراتيجيات التطوير المستدام للنماذج الذكية.