المسارات التعليمية

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 منشوراً
• 3 مستويات
• 2 ساعة تقريباً
• 5 اختبارات

تعلم لغة Python من البداية حتى تحليل البيانات باستخدام NumPy وpandas وMatplotlib، وهي الأدوات التي تُبنى عليها مشاريع تعلم الآلة.

• 14 درساً منشوراً
• 3 مستويات
• 2.9 ساعة تقريباً
• 5 اختبارات

من أنواع التعلم إلى الخوارزميات الكلاسيكية وتقييم النماذج: الأساس النظري والعملي لبناء نماذج تتعلم من البيانات باستخدام scikit-learn.

• 17 درساً منشوراً
• 3 مستويات
• 3.6 ساعة تقريباً
• 5 اختبارات

الشبكات العصبية من البيرسبترون إلى المحوّلات: الانتشار الأمامي والخلفي، والتحسين، والشبكات الالتفافية والتكرارية، ونقل التعلم، وأطر PyTorch وTensorFlow.

• 16 درساً منشوراً
• 3 مستويات
• 3.6 ساعة تقريباً
• 5 اختبارات

كيف تفهم الحواسيب الصور: من معالجة الصور الرقمية وOpenCV إلى التصنيف والكشف والتقسيم وYOLO وU-Net ومحوّلات الرؤية وتحليل الصور الطبية.

• 13 درساً منشوراً
• 3 مستويات
• 3.1 ساعة تقريباً
• 5 اختبارات

كيف تفهم الحواسيب النصوص: من التنظيف والتقطيع والتمثيلات الإحصائية إلى التضمينات والمحوّلات وBERT وAraBERT والنماذج اللغوية الكبيرة، مع عناية خاصة باللغة العربية.

• 17 درساً منشوراً
• 3 مستويات
• 3.5 ساعة تقريباً
• 5 اختبارات

كيف تُبنى النماذج التوليدية وتُستخدم: النماذج اللغوية الكبيرة وهندسة الموجّهات ونماذج الانتشار، ثم الاسترجاع المعزز والتضمينات وقواعد المتجهات، وصولاً إلى الوكلاء واستدعاء الأدوات وMCP والأنظمة متعددة الوكلاء.

• 15 درساً منشوراً
• 3 مستويات
• 3.5 ساعة تقريباً