الذكاء الاصطناعي من الصفر

Artificial Intelligence Fundamentals

نقطة البداية لكل متعلم: ما الذكاء الاصطناعي، وكيف نشأ، وما أنواعه وتطبيقاته، وما علاقته بتعلم الآلة والتعلم العميق، وما الأسئلة الأخلاقية التي يثيرها.

  • 12 درساً
  • 3 مستويات
  • 2 ساعة تقريباً
  • 5 اختبارات
تقدّمك في المسار 0%

عن المسار

مسار تمهيدي لا يتطلب برمجة ولا رياضيات متقدمة. يبني المفردات والمفاهيم التي تحتاجها في بقية مسارات الأكاديمية، ويجيب عن الأسئلة الكبرى: ماذا نقصد بالذكاء الاصطناعي؟ ما الذي تستطيعه الأنظمة الحالية وما الذي لا تستطيعه؟ وكيف نستخدمها بمسؤولية؟

1

المفاهيم الأساسية

مبتدئ · Beginner · 42 دقيقة · 4 دروس

0%

مدخل إلى المجال: التعريفات والتاريخ وطرق تصنيف أنظمة الذكاء الاصطناعي.

الأهداف التعليمية

  • تعريف الذكاء الاصطناعي بدقة
  • معرفة المحطات التاريخية الرئيسة
  • التمييز بين تصنيفات الذكاء الاصطناعي

المتطلبات السابقة

  • لا يوجد
  1. مقدمة في الذكاء الاصطناعي Introduction to Artificial Intelligence 10 دقيقة
  2. تاريخ الذكاء الاصطناعي History of Artificial Intelligence 12 دقيقة
  3. تعريف الذكاء الاصطناعي Defining Artificial Intelligence 10 دقيقة
  4. أنواع الذكاء الاصطناعي Types of Artificial Intelligence 10 دقيقة
اختبار قصير: المفاهيم الأساسية — الذكاء الاصطناعي من الصفر6 أسئلة · تصحيح فوري
2

الأنواع والتطبيقات

متوسط · Intermediate · 43 دقيقة · 5 دروس

0%

من الذكاء الضيق الموجود اليوم إلى الذكاء العام والفائق المفترضين، مع جولة في التطبيقات الواقعية.

الأهداف التعليمية

  • فهم الفروق بين ANI وAGI وASI
  • التعرف على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في القطاعات المختلفة
  • التمييز بين AI وML وDL

المتطلبات السابقة

  • إنهاء المستوى المبتدئ
  1. الذكاء الاصطناعي الضيق Artificial Narrow Intelligence (ANI) 8 دقيقة
  2. الذكاء الاصطناعي العام Artificial General Intelligence (AGI) 8 دقيقة
  3. الذكاء الاصطناعي الفائق Artificial Superintelligence (ASI) 7 دقيقة
  4. تطبيقات الذكاء الاصطناعي Applications of Artificial Intelligence 10 دقيقة
  5. الفرق بين AI وML وDL AI vs Machine Learning vs Deep Learning 10 دقيقة
اختبار قصير: الأنواع والتطبيقات — الذكاء الاصطناعي من الصفر6 أسئلة · تصحيح فوري
3

البيانات والأخلاقيات والمستقبل

متقدم · Advanced · 34 دقيقة · 3 دروس

0%

كيف تتعلم الأنظمة من البيانات، وما المبادئ التي تحكم استخدامها المسؤول، وإلى أين يتجه المجال.

الأهداف التعليمية

  • فهم العلاقة بين البيانات والخوارزميات والنماذج
  • تحليل المخاطر الأخلاقية مثل التحيز والخصوصية
  • مناقشة اتجاهات المستقبل بتفكير نقدي

المتطلبات السابقة

  • إنهاء المستويين السابقين
  1. البيانات والخوارزميات Data and Algorithms 12 دقيقة
  2. أخلاقيات الذكاء الاصطناعي AI Ethics 12 دقيقة
  3. مستقبل الذكاء الاصطناعي The Future of AI 10 دقيقة
اختبار قصير: البيانات والأخلاقيات والمستقبل — الذكاء الاصطناعي من الصفر6 أسئلة · تصحيح فوري

الاختبار النهائي: الذكاء الاصطناعي من الصفر

15 سؤالاً من كل مستويات المسار · درجة النجاح 70% · اجتيازه يتيح شهادة اجتياز الاختبار.

ابدأ الاختبار النهائي