Python للذكاء الاصطناعي
Python for Artificial Intelligence
تعلم لغة Python من البداية حتى تحليل البيانات باستخدام NumPy وpandas وMatplotlib، وهي الأدوات التي تُبنى عليها مشاريع تعلم الآلة.
- 14 درساً
- 3 مستويات
- 2.9 ساعة تقريباً
- 5 اختبارات
عن المسار
Python هي اللغة الأكثر استخداماً في الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات بفضل وضوحها ومكتباتها العلمية. يبدأ هذا المسار من أساسيات اللغة، ثم ينتقل إلى هياكل البيانات والدوال والبرمجة الكائنية، وينتهي بأدوات تحليل البيانات التي ستستخدمها في مسار تعلم الآلة.
ملاحظة: أمثلة الشيفرة في هذا المسار للقراءة والتجربة على جهازك أو في دفتر Jupyter؛ الأكاديمية لا تنفذ شيفرة Python على الخادم.
أساسيات اللغة
مبتدئ · Beginner · 54 دقيقة · 5 دروس
الخطوات الأولى في Python: المتغيرات، والأنواع، والعمليات، والتحكم في تدفق البرنامج.
الأهداف التعليمية
- تشغيل برامج Python بسيطة
- فهم المتغيرات وأنواع البيانات والعمليات
- كتابة الشروط والحلقات
المتطلبات السابقة
- لا يوجد
- مقدمة في Python Introduction to Python 10 دقيقة
- المتغيرات وأنواع البيانات Variables and Data Types 12 دقيقة
- العمليات Operators 10 دقيقة
- الشروط Conditions 10 دقيقة
- الحلقات Loops 12 دقيقة
هياكل البيانات والدوال والكائنات
متوسط · Intermediate · 51 دقيقة · 4 دروس
تنظيم الشيفرة في دوال وأصناف، واستخدام القوائم والصفوف والقواميس والمجموعات.
الأهداف التعليمية
- كتابة دوال قابلة لإعادة الاستخدام
- اختيار هيكل البيانات المناسب
- بناء أصناف وكائنات بسيطة
المتطلبات السابقة
- إنهاء المستوى المبتدئ
- الدوال Functions 12 دقيقة
- القوائم والصفوف Lists and Tuples 12 دقيقة
- القواميس والمجموعات Dictionaries and Sets 12 دقيقة
- البرمجة الكائنية Object-Oriented Programming 15 دقيقة
Python لعلم البيانات
متقدم · Advanced · 1.2 ساعة تقريباً · 5 دروس
المكتبات العلمية الأساسية: NumPy وpandas وMatplotlib، والتعامل مع ملفات CSV، وتحليل بيانات استكشافي متكامل.
الأهداف التعليمية
- إجراء حسابات متجهة باستخدام NumPy
- قراءة البيانات وتنظيفها وتلخيصها باستخدام pandas
- رسم البيانات وتفسيرها
المتطلبات السابقة
- إنهاء المستويين السابقين
- NumPy NumPy for Numerical Computing 15 دقيقة
- Pandas Pandas for Tabular Data 15 دقيقة
- Matplotlib Data Visualization with Matplotlib 12 دقيقة
- التعامل مع ملفات CSV Working with CSV Files 10 دقيقة
- تحليل البيانات Exploratory Data Analysis 18 دقيقة
الاختبار النهائي: Python للذكاء الاصطناعي
15 سؤالاً من كل مستويات المسار · درجة النجاح 70% · اجتيازه يتيح شهادة اجتياز الاختبار.
