كما أنه يساعد في اكتساب رؤى فريدة للجماهير المستهدفة وتحديد احتياجات العملاء حتى تتمكن المجموعات من إنشاء الإستراتيجية الإعلانية الأكثر ملاءمة. تسهل هذه البيانات السلوكية على العلامات التجارية فهم مزاج العميل. على سبيل المثال ، أنواع المنتجات التي يشتريها شخص ما ، والصفحات التي يتصفحونها ، والأدوات التي يستخدمونها بانتظام ، وما إلى ذلك. مع كل هذه الحقائق المتراكمة ، يمكن للمسوقين دون مشاكل فحص احتياجات العميل ذات السعة ، وتكييف الذكاء الاصطناعي المستخدم لزيادة الدخل. ملحوظة عن الذكاء الاصطناعي في التسويق الرقمي (النسخة الذهبية 2021) – الدورة
ستغطي هذه الدورة التدريبية التي تغير قواعد اللعبة والتي يتم تدريسها في عام 2021 أدوات الذكاء الاصطناعي في إنشاء المحتوى والتنظيم والواقع المعزز والتسويق الرقمي وستأخذك في لمحة عن المستقبل. سننظر أيضًا في أدوات التسويق المؤثر واتجاهات المحتوى وقليلًا من تحليل المنافسين من خلال استخدام BuzzSumo. لماذا تتعلم دورة الذكاء الاصطناعي المذهلة هذه وكيف يمكن اعتبارها أداة تمييز لمنشئي المحتوى؟
يمكن أن تغير هذه الدورة حياتك إذا كنت خبيرًا في المحتوى. لأنني سأوفر لك تجربة عملية في إنشاء الكثير من المقالات لمدونتك للتسويق الداخلي باستخدام أداة محتوى الذكاء الاصطناعي ولن تضطر حتى إلى كتابة المحتوى بنفسك – مرة أخرى.
- دورة تعلم الذكاء الاصطناعي في التسويق الرقمي - النسخة الذهبية - برمج للتعليم
- دورة الذكاء الاصطناعي AI للأعمال و التجارة | التعلم الحر - EDLibre
- شهادة في الذكاء الاصطناعي من منصة إدلال
- تعريف الانحراف المعياري والتباين
- تعريف الانحراف المعياري excel
- تعريف الانحراف المعياري بالالة الحاسبة
- تعريف الانحراف المعياري اكسل
- تعريف الانحراف المعياري pdf
دورة تعلم الذكاء الاصطناعي في التسويق الرقمي - النسخة الذهبية - برمج للتعليم
مقدمة عن دورة الذكاء الاصطناعي AI Course Introduction - YouTube
دورة الذكاء الاصطناعي Ai للأعمال و التجارة | التعلم الحر - Edlibre
تخفيض! الرئيسية / الدورات التدريبية / التحول الرقمي / دورة الذكاء الإصطناعي – AEE220510 98, 00 ر.
شهادة في الذكاء الاصطناعي من منصة إدلال
تَعلّم الآلة في الذكاء الاصطناعي وكيفية عملها من خلال التسجيل في هذه الدورة المجانية من إدراك بعنوان مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي ، لتتعرّف على فلسفة الذكاء الاصطناعي و خوارزميات البحث في الذكاء الاصطناعي مع عدد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الواقع العملي ومواضيع أخرى في هذا المجال. فلسفة الذكاء الاصطناعي
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الحياة العملية
الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته وأنواعه المختلفة
أنواع خوارزميات الذكاء الاصطناعي
خوارزميات البحث في الذكاء الاصطناعي
فهم وتعلم الآلة في الذكاء الاصطناعي
كيفية استخدام خوارزميات تعلم الالة في تطبيقات مختلفة
الوحدة الأولى: مقدّمة إلى الذكاء الاصطناعي
الوحدة الثانية: مقدّمة إلى الخوارزميات
الوحدة الثالثة: المعرفة والأنظمة الخبيرة
الوحدة الرابعة: مفهوم تعلّم الآلة وعلاقته بالذكاء الاصطناعي
الدكتورة روان غنيمات
حصلت الدكتورة روان غنيمات على درجة الدكتوراه في علوم الكمبيوتر ، بامتياز ، من جامعة لوهافر ، فرنسا في عام٢٠٠٩. تم تمويل دراستها من منحة حكومية فرنسية. اهتمامتها البحثية تتضمن الذكاء الاصطناعي و تعدين البيانات وهي أستاذ مشارك في قسم علم الكمبيوتر في جامعة الأميرة سمية للتكنولوجيا.
تعتزم كلية علوم الحاسب والمعلومات في جامعة الأميرة نورة بنت عبدالرحمن تنظيم دورة افتراضية حول"الذكاء الاصطناعي" بالتعاون مع شركة ( ( Huawei، للحصول على الشهادة المهنية المعتمدة في الذكاء الاصطناعي (HCIA-AI)، وذلك ابتداءً من يوم الأحد 3 يناير 2021. تتضمن الدورة (10) أيام تدريب من الأحد إلى الخميس بواقع (40ساعة) تدريبية عن بُعد، يتخللها تطبيق تفاعلي وتطبيق عملي، كما توفر الدورة إمكانية تواصل المدربة مع المتدربات عبر البث المباشر، محققةً بذلك بيئة فعالة لتبادل الخبرات. أوضحت عميدة كلية علوم الحاسب والمعلومات، الدكتورة حنان بن منقاش، أهمية تعزيز وتنمية المواهب الوطنية من خلال الدورات والمعسكرات التي تقيمها الجامعة في تقنيات الذكاء الاصطناعي، الذي يعد مفتاحاً لأتمتة المهام، وإحداث تحول في القطاعات والمؤسسات وإنتاجيتها؛ انسجاماً مع التقدم والتحول الرقمي والتقني، وتماشياً مع رؤية المملكة 2030. الجدير بالذكر أنّ المتدربة تحصل في نهاية التدريب على خبرة نظرية وعملية في الذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة، والتعلم العميق، والبرمجة باستخدام لغة Python, والقدرة على تصميم وتنفيذ حلول قائمة على الذكاء الاصطناعي, وعلى المهارة اللازمة لدخول اختبار شهادة شركة Huawei المهنية المعتمدة في الذكاء الاصطناعي HCIA-AI.
إننا نقدر ونقول أن أربعة انحرافات معيارية تقارب حجم النطاق تقريبًا ، وبالتالي فإن النطاق مقسومًا على أربعة هو تقدير تقريبي للانحراف المعياري. يستخدم لقاعدة النطاق قاعدة النطاق مفيدة في عدد من الإعدادات. أولاً ، إنه تقدير سريع جدًا للانحراف المعياري. يتطلبنا الانحراف المعياري أن نعثر أولاً على المتوسط ، ثم نطرح هذا المتوسط من كل نقطة بيانات ، ثم نوزع الاختلافات ، ثم نضيفها ، ونقسمها بمقدار أقل من عدد نقاط البيانات ، ثم (أخيرًا) نأخذ الجذر التربيعي. من ناحية أخرى ، لا تتطلب قاعدة النطاق سوى عملية طرح واحدة وقسم واحد. الأماكن الأخرى التي تكون فيها قاعدة النطاق مفيدة عندما يكون لدينا معلومات غير كاملة. تتطلب الصيغ مثل ذلك لتحديد حجم العينة ثلاثة أجزاء من المعلومات: هامش الخطأ المرغوب ، ومستوى الثقة والانحراف المعياري للسكان الذين نقوم بالتحري عنها. الانحراف المعياري (σ) | الإحصائيات - RT. في كثير من الأحيان من المستحيل معرفة ما هو الانحراف المعياري للسكان. مع قاعدة النطاق ، يمكننا تقدير هذه الإحصائية ، ومن ثم معرفة مدى حجم العينة التي يجب أن نقوم بها.
تعريف الانحراف المعياري والتباين
تعبر مقاييس النزعة المركزية عن عملية القيام بوصف مجموعة من القيم نعبر من خلالها عن قيمة تمثل المنتصف أو مايسمى مركز توزع القمم ، لذلك يعتبر المتوسط الحسابي أمراً في غاية الأهمية. فوائد و أهمية المتوسط الحسابي:
يفيد المتوسط الحسابي في حساب و معرفة جميع القيم باتباع أسلوب مبسط و طريقة سهلة و يكون ذلك باستخدام عدد واحد فقط. يكون المتوسط الحسابي دائماً محصور بين القيم الكبرى و القيم الصغرى و يكون ذلك ضمن مجموعة من القيم. يعتبر المتوسط الحسابي من العمليات الإحصائية شديدة التأثر بالقيم بالعينات الشاذة فكلما كانت العينة شاذة عن باقي العينات زاد تأثيرها في المتوسط الحسابي. أي نقطة ضمن مجموع القيم التابعة للمتوسط الحسابي الممثلة على محور الأعداد يكون مجموع أبعادها عن كل قيمة من القيم السابقة مساوياً للصفر. حساب المتوسط الحسابي و الإنحراف المعياري. للتاكد من قيمة المتوسط الحسابي أي للتأكد من صحتها يجب أن تكون قيمة الوسط الحسابي مساوية لإحدى القيم التابعة للمتوسط الحسابي. في حالة خاصة من حالات المتوسط الحسابي في حال تم القيام بضرب أو قسمة جميع قيم المتوسط الحسابي على عدد ثابت ، فالمتوسط الحسابي للقيم الجديدة يكون حاصل قسمة أو ضرب المتوسط الأصلي على الثابت.
تعريف الانحراف المعياري Excel
المتطلبات والعيوب
هناك بعض المتطلبات التي يجب تلبيتها من أجل تفسير السيرة الذاتية بالطرق التي وصفناها ، تظهر المشكلة الأكثر وضوحا عندما يكون متوسط المتغير صفراً ، في هذه الحالة لا يمكن حساب السيرة الذاتية ، حتى لو لم يكن متوسط المتغير صفراً، لكن المتغير يحتوي على قيم موجبة ، وسالبة ، وكان المتوسط قريبًا من الصفر، فقد تكون السيرة الذاتية مضللة ، يمكن اعتبار السيرة الذاتية للمتغير ، أو السيرة الذاتية لنموذج التنبؤ لمتغير ما بمثابة مقياس معقول إذا كان المتغير يحتوي فقط على قيم موجبة ، هذا عيب واضح في السير الذاتية. [3]
تعريف الانحراف المعياري بالالة الحاسبة
عيوب المتوسط الحسابي و سلبياتة:
بالرغم من أهمية المتوسط الحسابي و تميزه بالعديد من الإيجابيات ، إلا أنه يمتلك العديد من السلبيات ،منها:
تأثر المتوسط الحسابي بالقيم الغير منطقية ، و هي عبارة عن نقاط عشوائية تظهر بشكل عشوائي ، و تكون بعيدة كل البعد عن قيم المتوسط الحسابي. المتوسط الحسابي لا يتناسب مع البيانات المتحيزة في قائمة انتظار طويلة. المتوسط الحسابي ليس ملائم للأسعار. غير مناسب لحساب متوسط المتوسطات. تأثر المتوسط بالقيم المتطرفة ، وهذا يؤثر على قيمته الحقيقة ، فلا نستطيع الحصول على القيمة الحقيقة للمتوسط الحسابي. قانون المتوسط الحسابي:
يعتبر المتوسط الحسابي شكل من أشكال المعدل ، يكون قانون المتوسط الحسابي هو عبارة عن مجموع القيم على عددها. تعريف الانحراف المعياري excel. عندما نريد حساب المتوسط الحسابي لمجموعة من القيم يجب أن نأخذ بعين الإعتبار مايلي:
معرفة الأرقام المراد حساب قيمة المتوسط الحسابي لها. حساب المجموع الكلي لهذه القيم. معرفة ناتج قسمة المجموع الكلي لهذه القيم على عددها. و الناتج يكون عبارة عن قيمة المتوسط الحسابي. خصائص الإنحراف المعياري:
من أهم خصائص الإنحراف المعياري مايلي:
من أكثر الطرق المستخدمة في عالم الإحصاء ، نظراً للدقة العالية في النتائج التي نحصل عليها من خلاله.
تعريف الانحراف المعياري اكسل
ولكن ضع في اعتبارك أن الانحراف المعياري هو الأكثر فائدة عند تحليل الأداء السابق لصندوق مشترك واحد في عزلة. لا يستطيع المستثمرون الذين يمتلكون العديد من الصناديق المشتركة أن يأخذوا متوسط الانحراف المعياري لحوافظهم من أجل حساب التقلبات المتوقعة في محفظتهم. من أجل إيجاد الانحراف المعياري لحافظة متعددة الأصول ، سيحتاج المستثمر إلى حساب العلاقة بين كل صندوق ، بالإضافة إلى الانحراف المعياري. وبعبارة أخرى ، فإن التقلب (الانحراف المعياري) للمحفظة هو دالة لكيفية تحرك كل صندوق في الحافظة بالنسبة إلى كل صندوق آخر في الحافظة. يجب عليك استخدام الانحراف المعياري عند تحليل صناديق الاستثمار؟ يستخدم المستثمرون الانحراف المعياري لأداء الصندوق الاستثماري التاريخي في محاولة للتنبؤ بمجموعة من العوائد للصناديق المشتركة المختلفة. ما هي قاعدة النطاق لحساب الانحرافات المعيارية. على الرغم من أن فائدته في قياس التقلبات في الأداء السابق يمكن أن توفر مؤشراً على التقلبات المستقبلية ، وبالتالي يمكن أن تساعد المستثمر في منع الخطأ في شراء صندوق مشترك عدواني للغاية ، فإن تقلب صندوق استثمار مشترك واحد ليس بالضرورة مصدر قلق في المحفظة. اعمال بناء. في الواقع ، يمكن للأموال التي كان لها فترات من التقلب الشديد في الماضي أن تكون مجانية لأموال أخرى في المحفظة التي تساعد على موازنة تقلبات الصندوق العدواني.
تعريف الانحراف المعياري Pdf
لأغراض التوضيح ، يتم استخدام المعلومات التاريخية التالية لمدة 15 عامًا لقرار المستثمر:
إذا كان لدى SPDR S&P 500 ETF متوسط عائد سنوي يبلغ 47٪ ، وانحراف معياري 14. 68٪ ، فإن معامل التباين الخاص بـ SPDR S&P 500 هو 2. 68. إذا كان متوسط العائد السنوي لـ Invesco QQQ ETF88٪ وانحراف معياري 21. 31٪ ، فإن معامل التباين QQQ هو 3. 10. تعريف الانحراف المعياري والتباين. إذا كان لدى iShares Russell 2000 ETF متوسط عائد سنوي يبلغ 16٪ ، وانحراف معياري قدره 19. 46٪ ، فإن معامل التباين الخاص بـ IWM هو 2. 72. استنادًا إلى الأرقام التقريبية ، يمكن للمستثمر الاستثمار في صندوق SPDR S&P 500 ETF ، أو iShares Russell 2000 ETF ، نظرًا لأن نسب المخاطرة/ المكافأة هي نفسها تقريبًا ، وتشير إلى تبادل أفضل للمخاطر والعائد من Invesco QQQ ETF ، وعلى هذا النمط يتم حساب معامل الاختلاف في الإحصاء. [2]
مميزات معامل الاختلاف
ميزة معامل الاختلاف هي أنه بلا وحدة ، يسمح هذا بمقارنة السير الذاتية مع بعضها البعض بطرق لا يمكن أن تكون عليها المقاييس الأخرى ، مثل الانحرافات المعيارية ، أو جذر متوسط القيم التربيعية المتبقية ، أو مقاييس التشت ت. في إعداد السيرة الذاتية المتغيرة: الانحرافات المعيارية لمتغيرين ، بينما يقيس كلاهما التشتت في المتغيرات الخاصة بهما ، لا يمكن مقارنتها ببعضها البعض بطريقة هادفة لتحديد أي متغير لديه تشتت أكبر ، لأنه قد يختلف اختلافًا كبيرًا في وحداتهما ، والوسائل حول التي تحدث ، يتم التعبير عن الانحراف المعياري ، والمتوسط الخاص بالمتغير في نفس الوحدات ، لذا فإن أخذ نسبة هذين المتغيرين يسمح بإلغاء الوحدات ، يمكن بعد ذلك مقارنة هذه النسبة بالنسب الأخرى بطريقة ذات مغزى ، بين متغيرين (يفيان بالافتراضات الموضحة أدناه) ، يكون المتغير مع السيرة الذاتية الأصغر أقل تشتتًا من المتغير ذي السيرة الذاتية الأكبر.
يعتبر معامل الاختلاف مفيدًا عند استخدام نسبة المخاطر/ المكافأة لتحديد الاستثمارات ، على سبيل المثال قد يرغب المستثمر الذي يتجنب المخاطرة في التفكير ، في الأصول ذات درجة التقلب المنخفضة تاريخياً بالنسبة للعائد ، فيما يتعلق بالسوق ككل أو صناعته ، على العكس من ذلك، قد يتطلع المستثمرون الباحثون عن المخاطر إلى الاستثمار في أصول ذات درجة عالية من التقلبات التاريخية.