الوصف

نظرة عامة على الدورة

تعد دورة “مقدمة في الذكاء الاصطناعي” فرصة مثالية للمبتدئين والمحترفين على حد سواء لتعلم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي وتطبيقاته المختلفة. ستغطي الدورة جميع الجوانب الأساسية للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تعلم الآلة، التعلم العميق، ومعالجة البيانات، مما يوفر للطلاب الأدوات اللازمة لفهم وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجالات متعددة.

مخرجات التعلم

بنهاية هذه الدورة، سيكون المتعلمون قادرين على:

فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي وتاريخه.
التعرف على أنواع الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته المختلفة.
فهم المفاهيم الأساسية لتعلم الآلة والتعلم العميق.
تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي لحل مشكلات حقيقية.
استخدام أدوات ومكتبات بايثون مثل NumPy وPandas وTensorFlow وKeras.

فوائد الدورة

تعلم عملي: تتضمن الدورة مشاريع عملية وتمارين تطبيقية لتعزيز الفهم.
إعداد للمستقبل: تزويد المتعلمين بالمهارات الأساسية التي تؤهلهم لمواصلة التعلم في مجالات أكثر تقدماً في الذكاء الاصطناعي.
مرونة التعلم: يمكن للطلاب التعلم بالوتيرة التي تناسبهم، مع إمكانية الوصول إلى المواد التعليمية في أي وقت.
شهادة إتمام: يحصل المتعلمون على شهادة إتمام عند إنهاء الدورة بنجاح، مما يعزز من فرصهم في سوق العمل.

مخطط الدورة

مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي
- ما هو الذكاء الاصطناعي؟
- تاريخ الذكاء الاصطناعي وأهميته في العصر الحديث
- تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية
أنواع الذكاء الاصطناعي
- الذكاء الاصطناعي الضيق (Narrow AI)
- الذكاء الاصطناعي العام (General AI)
- الذكاء الاصطناعي الفائق (Superintelligent AI)
أساسيات تعلم الآلة
- ما هو تعلم الآلة؟
- أنواع تعلم الآلة: التعلم الموجه والتعلم غير الموجه
- خوارزميات تعلم الآلة الأساسية
التعلم العميق والشبكات العصبية
- مقدمة إلى التعلم العميق
- الشبكات العصبية وكيفية عملها
- تطبيقات التعلم العميق
معالجة البيانات
- جمع البيانات وتحليلها
- تنظيف البيانات ومعالجتها
- استخدام مكتبات بايثون مثل NumPy وPandas
أدوات ومكتبات الذكاء الاصطناعي
- مقدمة إلى TensorFlow وKeras
- بناء نماذج تعلم الآلة باستخدام هذه المكتبات
- تدريب النماذج وتحسينها
مشروع عملي: تطبيق الذكاء الاصطناعي
- اختيار مشكلة حقيقية
- تحليل البيانات وبناء النموذج
- تقييم النموذج وتحسينه
- تقديم النتائج
أفضل الممارسات في الذكاء الاصطناعي
- كتابة أكواد نظيفة ومنظمة
- تحسين الأداء
- ضمان التوافق مع الأنظمة المختلفة
مقدمة إلى أخلاقيات الذكاء الاصطناعي
- القضايا الأخلاقية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي
- تأثير الذكاء الاصطناعي على المجتمع
- المسؤولية الاجتماعية والتقنية

هذه الدورة مصممة لتكون نقطة انطلاق قوية لأي شخص يرغب في تعلم الذكاء الاصطناعي، وتوفر الأساسيات التي يمكن البناء عليها لمزيد من التعلم والتطور في هذا المجال المثير.