مسار الذكاء الاصطناعي

اضغط على قراءة المزيد لمعرفة تفاصيل المعسكر

توقيت البرنامج التدريبي:

• المدة: 8 أسابيع
• الأيام المتاحة:
• الفترة الأولى: السبت إلى الاثنين
• الفترة الثانية: الثلاثاء إلى الخميس
• الأوقات المتاحة:
• من 10:00 صباحًا إلى 12:00 ظهرًا
• من 4:00 مساءً إلى 6:00 مساءً
• من 7:00 مساءً إلى 9:00 مساءً
• تاريخ البداية: 14-06-2025
• نوع البرنامج: عن بُعد عبر منصة Zoom و حضوري
• التسجيل متاح حتى: 31-05-2025

---------- آلية العمل والإجراءات ----------

1. بعد عملية الدفع مباشرة، ستصلك رسالة عبر البريد الإلكتروني تحتوي على تفاصيل الطلب والمتطلبات.
2. سيتم إرسال الجدول الزمني والأدوات المطلوبة قبل بداية البرنامج.
3. قبل بداية البرنامج بأسبوع، ستصلك رسالة عبر واتساب للتذكير.
4. قبل بداية البرنامج بـ 48 ساعة، ستصلك رسالة أخرى للتأكيد.

---------- تفاصيل المعسكر التدريبي ----------

وصف البرنامج:

برنامج الذكاء الاصطناعي مصمم لتقديم أساس قوي لفهم وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي، بدءًا من التعلم الآلي (Machine Learning) حتى التعلم العميق (Deep Learning). سيتعلم المشاركون كيفية بناء نماذج ذكية قادرة على تحليل البيانات، التنبؤ بالنتائج، وتنفيذ تطبيقات حقيقية باستخدام أحدث الأدوات والتقنيات.

أهم المواضيع:

• مقدمة في الذكاء الاصطناعي وتاريخه وتطبيقاته.
• أساسيات التعلم الآلي (Machine Learning) والإشراف بأنواعه (Supervised, Unsupervised).
• جمع البيانات وتنظيفها والتحليل الاستكشافي (EDA).
• بناء نماذج التصنيف والانحدار (Logistic Regression, Decision Trees, Linear Regression).
• التعلم غير الخاضع للإشراف (K-Means, PCA) والتعلم التعزيزي (Reinforcement Learning).
• التعرف على الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) والتعلم العميق (Deep Learning) باستخدام TensorFlow وPyTorch.
• الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP).
• تحسين النماذج وضبط المعاملات (Hyperparameter Tuning) وتقنيات تجنب فرط التعميم (Regularization, Dropout).
• نشر النماذج باستخدام واجهات برمجية (APIs) وخدمات سحابية (AWS, Azure, GCP).
• أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والتعامل مع التحيز في البيانات.

أهم الأدوات التي ستستخدمها:

• Python (كلغة برمجة رئيسية).
• Jupyter Notebook (لتنفيذ الأكواد وتحليل البيانات).
• Pandas وNumPy (لإدارة البيانات).
• Scikit-learn (لبناء نماذج التعلم الآلي).
• TensorFlow وPyTorch (للتعلم العميق).
• Kaggle (للحصول على مجموعات بيانات جاهزة).
• Google Colab (لتنفيذ المشاريع السحابية).
• AWS, Azure, أو GCP (لنشر النماذج في بيئات الإنتاج).

أهم المميزات:

• تدريب عملي 100% على مشاريع حقيقية وتحديات تطبيقية.
• شهادة معتمدة بعد اجتياز البرنامج.
• إمكانية الوصول إلى تسجيلات الجلسات للرجوع إليها في أي وقت.
• تطوير مشروع ذكاء اصطناعي متكامل يمكنك إضافته إلى ملفك الشخصي (Portfolio).
• دعم وتوجيه من خبراء في مجال الذكاء الاصطناعي.
• ضمان ذهبي: استرجاع الرسوم إذا لم تستفد من البرنامج.

المخرجات المتوقعة:

• فهم شامل للمفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
• القدرة على جمع البيانات وتنظيفها وتحليلها لبناء نماذج فعالة.
• تصميم وتنفيذ نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق باستخدام أدوات متقدمة.
• معرفة تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجالات متنوعة مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية.
• نشر النماذج في بيئات الإنتاج باستخدام واجهات برمجية وخدمات سحابية.
• اكتساب مهارات تحليل البيانات، التعرف على الأنماط، واتخاذ القرارات بناءً على البيانات.
• استعداد تام للحصول على شهادات مهنية مثل TensorFlow Developer وAI Engineer.

المشاريع العملية:

• تحليل بيانات واقعية وتنظيفها باستخدام Pandas وNumPy.
• بناء نموذج تصنيف باستخدام خوارزميات التعلم الآلي مثل Decision Trees وLogistic Regression.
• تطبيق خوارزميات التجميع (K-Means) وتحليل المجموعات.
• تطوير شبكة عصبية بسيطة باستخدام TensorFlow أو PyTorch.
• مشروع متكامل يتضمن جمع البيانات، التدريب، الاختبار، ونشر النموذج في بيئة إنتاج.
• ورشة عمل ختامية: بناء مشروع ذكاء اصطناعي كامل من الفكرة إلى التطبيق.