هندسة الذكاء الاصطناعي

هدف: تصميم وتدريب نماذج قادرة على التعلم من البيانات واتخاذ قرارات دون برمجة صريحة.

التقنيات:

خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف (مثل: الانحدار، أشجار القرار).

التعلم غير الخاضع للإشراف (مثل: التجميع، تخفيض الأبعاد).

التعلم العميق (الشبكات العصبية، CNNs، RNNs).

التطبيقات: أنظمة التوصية، كشف الاحتيال، التنبؤ بالأسعار.

الأدوات: Python, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.