ريادة الصناعات تبدأ من الذكاء الاصطناعي
تعلم كيفية تدريب الذكاء الاصطناعي
مع موجة الذكاء الاصطناعي AI الذي دخل في جميع المجالات، أصبح من الضروري تعلم تقنياته لمجاراة العالم، لذلك نقدم لك أول برنامج عربي متخصص يساعدك في تعلم مبادئ واساسيات الذكاء الاصطناعي، فأيًا كان مجال عملك أنت بحاجة لفهم وتعلم الذكاء الاصطناعي.
مسار تعلم بشهادة دولية معتمدة
تهدف هذه الدبلومة إلى دراسة كافة الموضوعات المتعلقة بالتعلم الالي Machine learning وذلك مع التطبيق العملى، حيث ستقوم ببناء برامج ذات صعوبة تدريجية لتصبح فى النهاية قادرا على بناء برامج متكاملة تتعامل مع الذكا ء الاصطناعى والاستنتاج من البيانات الضخمة
منهجية التدريب
شهاداتنا
المسار الوظيفي
- Machine learning engineer
محتوى الدبلومة :
بايثون (Python)
هذا الجزء يهدف إلى تعليم أساسيات البرمجة باستخدام لغة Python:
Introduction to Python Programming
تعرف على لغة Python ولماذا تعتبر الخيار الأول لتحليل البيانات والتعلم الآلة.
Fundamentals of Python Programming
تشمل موضوعات مثل أساسيات برمجة بايثون (• Variables • Strings • Arithmetic Operations • Comparison Operations • Identity Operations • Assignment Operations • Membership Operations • Lists)
Control Structures and Data Collections in Python
شرح للـ If statements, Loops, واستخدام الهياكل مثل Tuples, Sets, Dictionaries.
Advanced Python Concepts
Functions, Error Handling, and File Management لتطوير كود قوي وموثوق.
علوم البيانات (Data Science)
يركز هذا الجزء على تحليل البيانات واستخراج المعلومات منها:
جمع البيانات (Data Collection): استراتيجيات الحصول على البيانات.
تنظيف البيانات (Data Cleaning): معالجة البيانات المفقودة والأخطاء.
التحليل الإحصائي (Statistical Analysis): استخدام الأساليب الإحصائية لفهم البيانات.
التنقيب عن البيانات (Data Mining): اكتشاف الأنماط والعلاقات.
المكتبات والأدوات (Tools and Libraries): مثل Pandas وSciPy.
تصور البيانات (Data Visualisation)
يهدف هذا الجزء إلى تحويل البيانات إلى رسوم بيانية توضيحية:
المفاهيم الأساسية (Visualization Basics): أهمية التصور في توضيح البيانات.
المكتبات المستخدمة (Libraries Used): مثل Matplotlib وSeaborn وPlotly.
تصميم المخططات التفاعلية (Interactive Charts): تقديم بيانات بطريقة جذابة وسهلة الفهم.
تطبيقات عملية (Real-World Applications): تحويل البيانات الرقمية إلى قصص مرئية.
تعلم الآلة (Machine Learning)
يقدم هذا القسم المفاهيم الأساسية وخطوات بناء النماذج التنبؤية:
مقدمة في Machine Learning: شرح الفرق بين Supervised وUnsupervised Learning.
الخوارزميات الأساسية (Core Algorithms): مثل Linear Regression، Decision Trees، وRandom Forests.
الشبكات العصبية (Neural Networks): بناء وتدريب نماذج Deep Learning.
تقييم وتحسين النماذج (Evaluation & Optimization): استخدام تقنيات مثل Cross Validation.
مشاريع عملية (Hands-On Projects): تطبيقات باستخدام Scikit-Learn وTensorFlow.
Supervised Learning
Fundamentals of Supervised Learning
فهم الفروق بين Supervised وUnsupervised Learning، مع التركيز على حالات الاستخدام العملية.
Regression Techniques
شرح Linear Regression, Logistic Regression and optimization strategies (Optimization & Loss Functions).
Classification Methods & Model Evaluation
تعلم نماذج مثل Decision Trees, Random Forests, K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machines (SVM) مع استخدام Model Evaluation Metrics مثل Accuracy, Precision, Recall, و F1-Score.
Ensemble Techniques & Hyperparameter Tuning
استعراض أساليب Ensemble Learning (Bagging, AdaBoost, Gradient Boosting, Stacking, XGBoost) وتقنيات Grid Search & Random Search لتحسين الأداء.
Cross Validation & Naive Bayes
تطبيق طرق Cross Validation للتحقق من أداء النموذج، مع مقدمة عن Naive Bayes للتصنيف الإحتمالي.
Unsupervised Learning
Clustering Techniques
مقدمة في Clustering مثل Hierarchical Clustering and K-Means لتجميع البيانات بناءً على التشابه.
Density-Based Clustering (DBSCAN)
تعرف على DBSCAN لتحديد الكتل المتماثلة ضمن البيانات المعقدة.
Dimensionality Reduction & PCA
استخدام PCA وتقنيات أخرى لتقليل الأبعاد مع الحفاظ على المعلومات الرئيسية.
Anomaly Detection
طرق تحديد العناصر غير النمطية (Anomalies) في البيانات.
Association Rule Learning
استكشاف قواعد الارتباط (Apriori, Eclat) لتحليل علاقات العناصر داخل البيانات.
Deep Learning
هذا القسم يركز على الأساسيات والمفاهيم الأساسية في Deep Learning، مما يمكن المشاركين من فهم وبناء الشبكات العصبية الاصطناعية لحل المشكلات المعقدة.
Introduction to Deep Learning مقدمة في التعلم العميق
التعرف على الفرق بين الـ Deep Learning وأساليب الـ Machine Learning التقليدية.
استكشاف التطبيقات المختلفة مثل التعرف على الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية، وأنظمة التوصيات.
مناقشة دور البيانات الضخمة والقدرة الحاسوبية العالية في تطوير التعلم العميق.
Perceptron Algorithm الخوارزمية التي تشكل حجر الأساس للشبكات العصبية.
فهم مكونات Perceptron الأساسية وطريقة عمله.
كيفية استخدامه في نمذجة الحدود الخطية وحل المشكلات البسيطة.
التعرف على قيود Perceptron والتطورات التي أدت إلى ظهور الشبكات المتقدمة.
Artificial Neural Networks (ANN) الشبكات العصبية الاصطناعية
التعرف على مكونات الشبكات العصبية: طبقات الإدخال، الطبقات الخفية، وطبقات الإخراج.
كيفية معالجة المعلومات ونقلها داخل الشبكة العصبية.
مناقشة دور الأوزان (Weights) والتحيزات (Biases) وكيفية تحسينها لتحقيق نتائج دقيقة.
Back and Forward Propagation العملية التي تمكن الشبكات العصبية من التعلم وتحسين أدائها.
Forward Propagation: كيفية تدفق البيانات عبر الشبكة لإجراء التنبؤات.
Backward Propagation: فهم كيفية حساب الأخطاء وإرجاعها لتحديث الأوزان.
مناقشة دور دوال التكلفة (Cost Functions) وتقنيات التحسين مثل Gradient Descent.
Activation Functions دوال التنشيط
التعرف على دوال التنشيط المختلفة مثل: Sigmoid, ReLU, Tanh, و Softmax.
فهم كيفية إدخال اللاخطية (Non-linearity) في الشبكة لتمكينها من معالجة البيانات المعقدة.
مناقشة مميزات واستخدامات كل نوع من الدوال في الشبكات العصبية المختلفة.
تشغيل نماذج تعلم الآلة (MLOps)
يركز هذا الجزء على نشر وصيانة نماذج تعلم الآلة:
مفاهيم MLOps: تعريف بالخطوات الأساسية.
أدوات النشر (Deployment Tools): مثل Docker وKubernetes.
أتمتة العمليات (Automating Workflows): استخدام CI/CD Pipelines لتحديث النماذج.
مراقبة الأداء (Model Monitoring): تحليل المشاكل وحلها في بيئة الإنتاج.
دراسات حالة (Case Studies): أمثلة عملية على نشر النماذج.
شركائنا
مشاريع الدبلومة
* سر نجاحنا
كن فرد من مجتمع LIA المهني
نحن نقدر التطور المهني في كل المراحل و نعتمد على تطوير المهارات البشرية لتحسين اداء المؤسسات سواء بالدبلومات المعتمدة دوليا او بالتطوير فريق العمل بلأستشارات زو البرامج التدريبية
مناهج متوافقة مع سوق العمل
تم تصميم المناهج لتلبية متطلبات سوق العمل الحالي، لضمان اكتسابك للمهارات المطلوبة
مدربين محترفين
تعلم من محترفي الصناعة الذين يطورو خبراتهم العملية إلى الدبلوم
تعلم عملي
شارك في تدريبات عملية، مهام، ومشاريع لتطبيق ما تعلمته
دعم مهني
احصل على المساعدة في بناء سيرتك الذاتية، التحضير للمقابلات، و فرص تدريب او البحث عن وظيفة.
شهادات معترف بها عالميًا
احصل على شهادة
CPD معتمدة دولياً تعزز فرصك في سوق العمل وتثبت خبراتك
دعم تعليمي متواصل
استفد من دعم تعليمي مستمر طوال الدورة وحتى بعد انتهائها للإجابة على أسئلتك ومساعدتك في رحلتك المهنية.
