التعلم العميق والذكاء الاصطناعي

Deep Learning & AI

أتقن الشبكات العصبية العميقة مع TensorFlow/PyTorch: CNN و RNN و Transformers والتطبيقات الحديثة.

مستوى الصعوبة
متقدم
المدة المتوقعة
8-12 شهر
عدد المراحل
3

📋المتطلبات الأساسية

Python، أساسيات ML، رياضيات (جبر خطي، تفاضل وتكامل)، برمجة قوية

🎯المسارات الوظيفية المتاحة

مهندس تعلم عميقباحث ذكاء اصطناعيمهندس تعلم آلةمهندس رؤية حاسوبيةمهندس NLP

ما ستتعلمه في هذا المسار

Deep LearningNeural NetworksTensorFlowPyTorchCNNRNNTransformers

مراحل المسار التعليمي

1

المرحلة الأساسية - الشبكات العصبية

المدة المتوقعة: 2-4 أشهر

أساسيات الشبكات العصبية والأطر

الشبكات العصبية

Perceptron و backpropagation والتحسين

📚المواضيع الرئيسية:
  • •Perceptron
  • •Activation functions
  • •Backpropagation
  • •Gradient descent
  • •Loss functions
💡أمثلة عملية ستطبقها:
  • ✓تصنيف MNIST
  • ✓مصنف ثنائي
  • ✓شبكة عصبية متعددة الفئات

TensorFlow/Keras

إطار التعلم العميق

📚المواضيع الرئيسية:
  • •Sequential API
  • •Functional API
  • •Callbacks
  • •TensorBoard
  • •Data pipelines
💡أمثلة عملية ستطبقها:
  • ✓نموذج تسلسلي
  • ✓حلقة تدريب مخصصة
  • ✓تعزيز البيانات

أساسيات PyTorch

بديل مرن لـ TensorFlow

📚المواضيع الرئيسية:
  • •Tensors
  • •Autograd
  • •nn.Module
  • •DataLoader
  • •Training loop
💡أمثلة عملية ستطبقها:
  • ✓مصنف PyTorch
  • ✓مجموعة بيانات مخصصة
  • ✓تدريب GPU
2

المرحلة المتقدمة - البنى الحديثة

المدة المتوقعة: 3-4 أشهر

CNN و RNN والبنى المتخصصة

CNN - الرؤية الحاسوبية

الشبكات التلافيفية والرؤية

📚المواضيع الرئيسية:
  • •Convolution
  • •Pooling
  • •ResNet
  • •Transfer learning
  • •Fine-tuning
💡أمثلة عملية ستطبقها:
  • ✓تصنيف الصور
  • ✓Transfer learning ResNet
  • ✓CNN مخصص

RNN و LSTM

الشبكات المتكررة للتسلسلات

📚المواضيع الرئيسية:
  • •RNN
  • •LSTM
  • •GRU
  • •Bidirectional
  • •Sequence to sequence
💡أمثلة عملية ستطبقها:
  • ✓تنبؤ سلسلة زمنية
  • ✓توليد نص
  • ✓تحليل المشاعر

Transformers و Attention

البنية الحديثة لـ NLP والرؤية

📚المواضيع الرئيسية:
  • •Self-attention
  • •Multi-head attention
  • •Positional encoding
  • •BERT
  • •GPT
  • •Vision Transformers
💡أمثلة عملية ستطبقها:
  • ✓Fine-tune BERT
  • ✓تصنيف نص
  • ✓الإجابة على الأسئلة
3

مرحلة الخبير - تطبيقات متقدمة

المدة المتوقعة: 2-4 أشهر

GANs و RL ونشر التعلم العميق

GANs والذكاء الاصطناعي التوليدي

النماذج التوليدية

📚المواضيع الرئيسية:
  • •GAN
  • •DCGAN
  • •StyleGAN
  • •VAE
  • •Diffusion models
💡أمثلة عملية ستطبقها:
  • ✓توليد صور
  • ✓نقل الأسلوب
  • ✓كشف Deepfake

التعلم التعزيزي

أساسيات التعلم بالتعزيز

📚المواضيع الرئيسية:
  • •Q-Learning
  • •DQN
  • •Policy gradients
  • •Actor-Critic
  • •Gym environments
💡أمثلة عملية ستطبقها:
  • ✓وكيل Cartpole
  • ✓ألعاب Atari
  • ✓بيئة RL مخصصة

نشر التعلم العميق

نماذج DL في الإنتاج

📚المواضيع الرئيسية:
  • •ONNX
  • •TensorFlow Lite
  • •TorchScript
  • •Model optimization
  • •Edge deployment
💡أمثلة عملية ستطبقها:
  • ✓API نموذج DL
  • ✓نشر على الهاتف
  • ✓تحسين الاستدلال

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