أساسيات AI و Machine Learning

يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل كل صناعة، ومع ذلك، قد يبدو البدء به أمرًا مربكًا بسبب الرياضيات المعقدة والمصطلحات الكثيفة. تبسّط هذه الدورة النصية هذه المفاهيم الأساسية، مما يمنحك مسارًا واضحًا ومنظمًا لفهم كيفية عمل أنظمة AI الحديثة فعليًا. ستنتقل من مراقب فضولي إلى محترف مطلع قادر على مناقشة وتخطيط وتصور حلول AI الأساسية. من خلال استكشاف سيناريوهات العالم الحقيقي ودراسة الإرشادات المكتوبة العملية، ستطور المعرفة اللازمة للتنقل في المشهد المتطور بسرعة لـ Machine Learning و generative AI. ما ستتعلمه: - فهم المصطلحات الأساسية للذكاء الاصطناعي و Machine Learning و deep learning. - استكشاف كيفية معالجة neural networks للبيانات والتعلم من الأنماط المعقدة. - تحليل الفروق بين نماذج التعلم المُشرف (supervised)، وغير المُشرف (unsupervised)، والتعلم المعزز (reinforcement learning). - استيعاب أساسيات generative AI الحديث، بما في ذلك prompt engineering وسير عمل retrieval-augmented generation (RAG). - اكتشاف كيف تمكّن vector databases و embeddings الآلات من فهم المعنى الدلالي. - تقييم الاعتبارات الأخلاقية والتحيز وممارسات النشر المسؤول لـ AI في المشهد التكنولوجي اليوم. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية والتعاريف التأسيسية قبل إرشادك عبر آليات خوارزميات Machine Learning. ستنتقل بعد ذلك إلى neural networks الحديثة وأطر عمل generative AI المعاصرة، وكل ذلك مشروح من خلال تفسيرات مكتوبة واضحة ومقتطفات برمجية مفاهيمية. تم تصميم هذه الدورة خصيصًا للمبتدئين، والمتخصصين في الأعمال، والمطورين الطموحين الذين ليس لديهم خلفية سابقة في data science أو البرمجة. ابدأ القراءة اليوم لبناء معرفتك التأسيسية والخطو بثقة إلى عالم الذكاء الاصطناعي.