تعلم Machine Learning في 3 أسابيع فقط من منزلك
اكتشف أساسيات Machine Learning بطريقة سهلة وعملية: ما هو؟ كيف يعمل؟ وأين نستخدمه. مناسب تمامًا للمبتدئين.
يتضمن هذا التدريب
3 حصص برمجية
شهادة معتمدة
مشاريع برمجية
متابعة شخصية
تمارين تطبيقية
ملفات دروس
تسجيلات الحصص المباشرة
شكون غادي يستافد؟
هاد التدريب القصير مخصص لأي واحد/واحدة باغي يفهم أساسيات تعلم الآلة بدون تعقيد ولا حسابات معقدة.
مهتمين بالذكاء الاصطناعي
مهتمين بالذكاء الاصطناعي
كتسمع بزاف على AI وML وباغي تفهمهم بشكل صحيح قبل ما تغوص بعمق.
طلبة ومبتدئين
طلبة ومبتدئين
باغي تبني أساس قوي وتتعرف على المفاهيم الرئيسية قبل اختيار تخصصك.
موظفين
موظفين
كتبحث كيفاش تستعمل تعلم الآلة فالأعمال اليومية وتحسن الإنتاجية.
شنو غادي تتعلم
- شنو هو تعلم الآلة وكيفاش كيخدمWhat is ML?
- أنواع الخوارزميات: إشرافية/بدون إشرافSupervised vs Unsupervised
- تحضير وتنظيف البيانات باش تاخذ قرارات صحيحةData prep & cleaning
- تبني موديل بيديك وتخرّج توقّعات واقعيةTrain a simple model
- تولّي مرتاح مع NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-LearnMaster key libraries
- تخرج بـ Portfolio يفتح ليك الباب للـ Deep Learning/NLPBuild your ML portfolio
محتوى الحصص
Session 1: Foundations of Machine Learning
- Introduction to ML — What is Machine Learning? Examples, Traditional vs ML
- Types of ML — Supervised, Unsupervised, Reinforcement
- The ML Workflow — From problem definition to deployment
- Python Libraries & Environment — NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn
- Setup — Jupyter Notebook / Google Colab + Quick Pandas exercise
- Data Preparation — Loading CSVs, EDA, handling missing values, scaling, train/test split
- Your First Model — Linear Regression: concept, training, predictions
Session 2: Core ML Algorithms & Model Evaluation
- Classification — Logistic Regression, KNN, Decision Trees
- Hands-on — Build binary classification models
- Model Evaluation — Regression (MSE, R²), Classification (Accuracy, Precision, Recall, F1, Confusion Matrix)
- Validation — K-fold cross-validation, overfitting vs underfitting, bias-variance tradeoff
- Ensembles — Random Forest intro, Gradient Boosting basics
- Compare — Decision Tree vs Random Forest
Session 3: Advanced Topics & Real-World Application
- Unsupervised Learning — K-Means clustering, elbow method
- Hands-on — Customer segmentation with K-Means
- Feature Engineering — Polynomial features, interactions, selection, categorical encoding
- End-to-End Project — From problem to evaluation, with GridSearchCV intro
- Best Practices — Documentation, reproducibility, model saving/loading
- Next Steps — Deep Learning, NLP, resources (Kaggle, docs), Q&A
الوقت المتبقي لبدء التدريب
ثمن التدريب
- 3 حصص برمجية
- شهادة معتمدة
- مشاريع برمجية
- متابعة شخصية
- تمارين تطبيقية
- ملفات دروس
- تسجيلات الحصص المباشرة
الشهادة اللي تستحقها
بعد إكمال الحصص، كتحصل على شهادة مشاركة من أكاديمية الخبرة كتثبت حضورك وفهمك للأساسيات.
فين كتعاونك الشهادة؟
- تزيد بها البروفايل/السيفي ديالك
- كتبين التزامك بالرغبة في التعلم
- تشاركها في LinkedIn مع زملاء الدراسة والعمل
المهم عندنا هو القيمة اللي غتاخذ، والشهادة كتجي تكملها كتوثيق لمسارك.
ماذا يقول الناس عنا؟
طلابنا هم أفضل من يتكلم عن قوة التدريب وجودة التعلّم
اعتراف رسمي
جامعة محمد الخامس – الرباط
تم إدراج أكاديمية لخبرة رسميًا ضمن قائمة الشركات الناشئة على الموقع الرسمي لجامعة محمد الخامس – الرباط، مما يعكس الاعتراف المؤسسي بمصداقية المشروع وتأثيره في الساحة الأكاديمية والاقتصادية.
بوابة المجلات العلمية المغربية (CNRST)
تمّ ذكر أكاديمية لخبرة في دراسة علمية نُشرت في بوابة المجلات العلمية المغربية، والتي أشرف عليها باحثون من جامعة محمد الخامس، كواحدة من أنجح المبادرات الطلابية في ريادة الأعمال خلال الفترة 2019–2023.
هذا الاعتراف المزدوج من طرف مؤسسة تعليمية مرموقة ودراسة علمية محكمة يعكس:
- •قوة المشروع وأصالته
- •جدية التكوين الذي نقدمه
- •الثقة التي نوليها لطلبتنا لبناء مستقبلهم من الجامعة نحو السوق
أسئلة متكررة
فين غادى تكون الحصص؟
جميع الحصص عن بُعد عبر Google Meet
شحال الثمن؟
الثمن الإجمالي 650 درهم — يشمل 3 حصص
إمتى غادي نبداو؟
نبدأ يوم 15 نونبر 2025
شنو هي طرق الأداء؟
تحويل بنكي (virement bancaire)