أساسيات الذكاء الاصطناعي التطبيقي: المفاهيم والتنفيذ

يتطور مجال الذكاء الاصطناعي بسرعة، مما يجعل من الصعب معرفة من أين تبدأ في تطبيق هذه الأدوات القوية بفعالية. توفر هذه الدورة أساسًا متينًا وعمليًا لفهم وتطبيق مبادئ AI الحديثة. بحلول نهاية هذه الدورة، ستفهم الأنواع الأساسية لنماذج AI، وكيفية تدريبها وتقييمها، وكيفية تطبيق التقنيات الحديثة مثل prompt engineering لحل مشكلات العالم الحقيقي. ستكتسب المعرفة الأساسية المطلوبة للانتقال إلى أدوار AI التطبيقية. ما ستتعلمه: * فهم الاختلافات الرئيسية بين نماذج التعلم الخاضع للإشراف (supervised)، وغير الخاضع للإشراف (unsupervised)، والتعزيز (reinforcement learning). * تطبيق خوارزميات التعلم الآلي الأساسية، بما في ذلك أشجار القرار وهياكل الشبكات العصبية الأساسية. * التدرب على هيكلة وتنظيف وإعداد مسارات البيانات (data pipelines) الضرورية لتدريب نماذج AI قوية. * إتقان مبادئ prompt engineering الفعالة للتفاعل مع النماذج اللغوية الكبيرة. * تهيئة مقاييس تقييم النماذج الأساسية وفهم تقنيات منع التجهيز المفرط (overfitting) والتحيز. * تعلم المفاهيم الأساسية لنشر ومراقبة النماذج في بيئات الإنتاج. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية والمفاهيم الرياضية، وتنتقل تدريجياً إلى أنماط التنفيذ العملي لمهام AI الشائعة مثل التصنيف والانحدار، وتختتم باعتبارات النشر. تم تصميم هذه الدورة خصيصًا للمبتدئين - محللي البيانات والمطورين وطلاب تكنولوجيا المعلومات - الذين يريدون مسارًا منظمًا في مجال الذكاء الاصطناعي. لا تتطلب خبرة سابقة بنماذج AI المتقدمة. ابدأ في بناء خبرتك في AI التطبيقي اليوم.