أساسيات الذكاء الاصطناعي التطبيقي والتعلم الآلي

يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولاً في الاقتصاد العالمي، ومع ذلك، غالبًا ما تبدو عوائق الدخول إليه عالية بسبب المصطلحات المعقدة والأدوات سريعة التغير. تعمل هذه الدورة على تبسيط المجال، حيث ترشدك عبر المفاهيم الأساسية وسير العمل العملي اللازمين للازدهار في عالم مدفوع بـ AI. ستنتقل من فهم التعريفات الأساسية إلى استيعاب كيفية بناء النماذج المتطورة وتدريبها ونشرها. بنهاية هذه الدورة، ستكون قادرًا على سد الفجوة بين مفاهيم AI النظرية والتطبيق العملي. ستكتسب الثقة لمناقشة بنية AI، واختيار النماذج المناسبة لمهام محددة، وفهم دورة حياة مشروع Machine Learning. ما ستتعلمه: - فهم مصطلحات AI الأساسية والفروق بين نماذج Machine Learning المختلفة - تطبيق تقنيات المعالجة المسبقة للبيانات لإعداد المعلومات لتدريب النموذج - ممارسة أساسيات هندسة الأوامر (prompt engineering) للتواصل الفعال مع نماذج اللغة الكبيرة - استكشاف أنماط التوليد المعزز بالاسترجاع الحديثة (RAG) ودور قواعد البيانات المتجهة (vector databases) - تعلم تقييم دقة النموذج وتحديد الأخطاء الشائعة في تطوير AI - فهم الآثار الأخلاقية وأفضل الممارسات لتطبيق AI المسؤول تبدأ الدورة بتعمق في تاريخ ومنطق AI قبل الانتقال إلى التطبيقات التقنية وسير العمل الصناعي الحديث. من خلال الشروحات المكتوبة والتمارين القائمة على الكود، ستستكشف آليات الشبكات العصبية واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين الذين ليس لديهم خبرة سابقة في AI ويرغبون في مسار واضح ومستند إلى النصوص لتحقيق الإلمام بـ AI. لا تتطلب البدء خلفية متقدمة في الرياضيات أو البرمجة. ابدأ في بناء خبرتك في الذكاء الاصطناعي التطبيقي اليوم.