هذا البرنامج موجه للمتدرب المتوسط المهارة في برمجة لغة البايثون لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي بطريقة واضحة لمدة شهر خلال ايام الاسبوع
يهدف هذا البرنامج التأهيلي إلى تمكين المشاركين من تطوير معرفتهم السابقة بلغة بايثون وتطبيقها عمليًا في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
خلال فترة التدريب، سيتمكن المتدرب من التعرف على أدوات تحليل البيانات، المكتبات البرمجية المتخصصة، وبناء نماذج ذكاء اصطناعي عملية باستخدام NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
البرنامج مُصمم خصيصًا لإعداد وتأهيل المتدربين لاحتراف العمل في مشاريع الذكاء الاصطناعي، والانتقال بهم من مجرد معرفة أساسيات بايثون إلى القدرة على بناء مشاريع متقدمة قابلة للتطبيق في السوق.
1- مراجعة سريعة لأساسيات بايثون | Quick Review of Python Basics
2- هياكل البيانات (Data Structures) | Data Structures in Python
3- التعامل مع الملفات والاستثناءات | File Handling & Exceptions
4- الدوال والمكتبات | Functions & Libraries
5- مكتبة NumPy للتعامل مع المصفوفات | NumPy for Arrays
6- مكتبة Pandas لتحليل البيانات | Pandas for Data Analysis
7- عرض البيانات باستخدام Matplotlib و Seaborn | Data Visualization with Matplotlib & Seaborn
8- مقدمة في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة | Introduction to AI & ML
9- فهم البيانات ومعالجتها (Preprocessing) | Data Understanding & Preprocessing
10- بناء النماذج باستخدام Scikit-learn | Building Models with Scikit-learn
11- تدريب وتقييم النماذج | Model Training & Evaluation
12- مقدمة في الشبكات العصبية الاصطناعية | Introduction to Neural Networks
13- مكتبة TensorFlow | TensorFlow Basics
14- مكتبة PyTorch | PyTorch Basics
15- مشروع تخرّج لبناء نموذج ذكاء اصطناعي متكامل | Capstone Project: Building an AI Model
1- تعزيز المعرفة السابقة بلغة بايثون وتطويرها لمستوى متقدم.
2- القدرة على تحليل البيانات والتعامل مع مكتباتها المتخصصة.
3- بناء نماذج تعلم آلي عملية قابلة للتطبيق.
4- تنفيذ مشروع تطبيقي متكامل في مجال الذكاء الاصطناعي.
معرفة سابقة بأساسيات برمجة بايثون (Variables, Loops, Functions, Data Types).
إتقان استخدام الحاسب الآلي.
