الذكاء الاصطناعي
Artificial Intelligence
تعلم بناء أنظمة ذكاء اصطناعي متقدمة. من التعلم الآلي إلى التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية
📋المتطلبات الأساسية
معرفة بالبرمجة (Python) والرياضيات (الجبر الخطي والإحصاء)
🎯المسارات الوظيفية المتاحة
ما ستتعلمه في هذا المسار
مراحل المسار التعليمي
المرحلة الأساسية - أسس الذكاء الاصطناعي
المدة المتوقعة: 3-4 أشهر
بناء أساس قوي في الرياضيات والبرمجة اللازمة للذكاء الاصطناعي
الرياضيات للذكاء الاصطناعي
الرياضيات هي لغة الذكاء الاصطناعي، أتقن المفاهيم الأساسية
📚المواضيع الرئيسية:
- •الجبر الخطي: Matrices, Vectors, Eigenvalues
- •حساب التفاضل والتكامل: Derivatives, Gradients
- •الاحتمالات: Probability Distributions
- •الإحصاء: Bayesian Statistics
- •التحسين: Optimization Algorithms
- •المعلوماتية: Information Theory
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓حساب gradient لدالة
- ✓تطبيق matrix operations
- ✓حساب احتمالات conditional
Python للذكاء الاصطناعي
إتقان Python والمكتبات الأساسية المستخدمة في AI
📚المواضيع الرئيسية:
- •NumPy: العمليات الرياضية السريعة
- •Pandas: معالجة البيانات
- •Matplotlib & Seaborn: التصور
- •Object-Oriented Programming
- •Data Structures & Algorithms
- •Python Best Practices
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓تنفيذ خوارزميات من الصفر
- ✓معالجة datasets كبيرة
- ✓بناء pipeline للبيانات
مقدمة في Machine Learning
فهم المفاهيم الأساسية لتعلم الآلة وأول خوارزمياتك
📚المواضيع الرئيسية:
- •Supervised vs Unsupervised Learning
- •Linear & Logistic Regression
- •Decision Trees & Random Forests
- •K-Nearest Neighbors (KNN)
- •Support Vector Machines (SVM)
- •Model Evaluation Metrics
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓تصنيف صور Iris Dataset
- ✓التنبؤ بأسعار المنازل
- ✓بناء recommendation system بسيط
المرحلة المتوسطة - Deep Learning
المدة المتوقعة: 4-5 أشهر
الغوص في الشبكات العصبية العميقة وتطبيقاتها المتقدمة
الشبكات العصبية الأساسية
فهم وبناء Neural Networks من الصفر
📚المواضيع الرئيسية:
- •Perceptrons & Multi-Layer Networks
- •Backpropagation Algorithm
- •Activation Functions (ReLU, Sigmoid, Tanh)
- •Loss Functions & Optimizers
- •Batch Normalization & Dropout
- •Gradient Descent Variants
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓بناء neural network من الصفر
- ✓تصنيف MNIST Dataset
- ✓تحليل Overfitting و Underfitting
PyTorch أو TensorFlow
إتقان أحد frameworks الرئيسية للتعلم العميق
📚المواضيع الرئيسية:
- •Tensors & Computational Graphs
- •Building Models: Sequential & Functional API
- •Custom Layers & Loss Functions
- •Training Loops & Callbacks
- •GPU Acceleration
- •Model Saving & Loading
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓بناء CNN بـ PyTorch
- ✓Fine-tuning pre-trained models
- ✓تطوير custom architecture
Computer Vision - معالجة الصور
تعلم كيف تجعل الآلات ترى وتفهم الصور
📚المواضيع الرئيسية:
- •Convolutional Neural Networks (CNN)
- •Image Classification & Object Detection
- •Transfer Learning مع ResNet, VGG
- •YOLO & Faster R-CNN
- •Image Segmentation
- •Generative Adversarial Networks (GANs)
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓تصنيف صور كلاب وقطط
- ✓كشف الوجوه Face Detection
- ✓إنشاء صور جديدة بـ GAN
المرحلة المتقدمة - تطبيقات متخصصة
المدة المتوقعة: 3-5 أشهر
التخصص في مجالات متقدمة مثل NLP وتطبيقات الإنتاج
معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
علم الآلات كيف تفهم وتولد اللغة البشرية
📚المواضيع الرئيسية:
- •Text Preprocessing & Tokenization
- •Word Embeddings: Word2Vec, GloVe
- •Recurrent Neural Networks (RNN, LSTM)
- •Transformers & Attention Mechanism
- •BERT, GPT Models
- •Sentiment Analysis & Text Generation
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓بناء chatbot ذكي
- ✓تحليل مشاعر التغريدات
- ✓ترجمة نصوص تلقائياً
Reinforcement Learning
تعلم كيف تدرب agents تتعلم من التجربة
📚المواضيع الرئيسية:
- •Markov Decision Processes (MDP)
- •Q-Learning & Deep Q-Networks (DQN)
- •Policy Gradients
- •Actor-Critic Methods
- •Multi-Agent Systems
- •Applications في الألعاب والروبوتات
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓تدريب agent يلعب لعبة
- ✓حل مسائل optimization
- ✓بناء recommendation system متقدم
نشر نماذج AI في الإنتاج
تعلم كيف تأخذ نماذجك من المختبر إلى العالم الحقيقي
📚المواضيع الرئيسية:
- •Model Optimization & Compression
- •TensorRT & ONNX
- •Flask/FastAPI للـ APIs
- •Docker Containerization
- •AWS SageMaker & Azure ML
- •MLOps Best Practices
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓نشر model كـ REST API
- ✓بناء AI web application
- ✓CI/CD pipeline لنماذج ML
هل أنت مستعد لبدء رحلتك التعليمية؟
انضم إلى آلاف المتعلمين الذين بدأوا رحلتهم معنا واحصل على دعم مباشر من خبراء المجال
نصائح للنجاح في هذا المسار
الممارسة المستمرة
اعمل على مشاريع عملية بانتظام لتطبيق ما تعلمته
انضم لمجتمع
تواصل مع متعلمين آخرين وشارك تجربتك وتعلم منهم
دوّن ملاحظاتك
احتفظ بسجل لما تعلمته وارجع إليه عند الحاجة
حدد أهدافاً واضحة
قسّم المسار إلى أهداف صغيرة واحتفل بإنجازاتك