أساسيات الذكاء الاصطناعي: مقدمة عن تقنيات الذكاء الاصطناعي

أساسيات الذكاء الاصطناعي: مقدمة عن تقنيات الذكاء الاصطناعي

Are you curious about the fascinating world of artificial intelligence (AI) and machine learning? The course “أساسيات الذكاء الاصطناعي: مقدمة عن تقنيات الذكاء الاصطناعي” on Udemy is designed to demystify these technologies and help you grasp their core concepts. If you’re looking to equip yourself with valuable skills in AI while learning in Arabic, this course is an excellent choice. Below, we’ll explore what you can expect to learn, the course requirements, who will benefit most, and our final thoughts on its value.

Telegram Group Join Now
WhatsApp Group Join Now

What you’ll learn

This course covers a wealth of knowledge in artificial intelligence, providing you with a strong foundation to build upon. Here are some of the main skills and technologies you’ll learn:

  • Fundamental AI Concepts: Understand the basic principles of AI, including what it is, how it works, and its applications in various fields.

  • Machine Learning Basics: Get acquainted with the essential concepts of machine learning, including supervised and unsupervised learning, and the types of algorithms used.

  • Data Processing Techniques: Learn how to collect, analyze, and prepare data, which is crucial for any AI project.

  • Practical Case Studies: Through real-world examples, you’ll see how AI techniques can solve problems across different industries.

  • Tools and Libraries: Familiarize yourself with popular AI tools and libraries used in the field, including Python libraries such as TensorFlow and Keras.

By the end of the course, you’ll not only grasp theoretical knowledge but also have practical insights into the applications of AI and how to leverage them in your projects.

Requirements and course approach

One of the great aspects of this course is its accessibility. Here’s what you’ll need to get started:

  • Basic Computer Skills: Familiarity with using a computer and browsing the internet is essential. Prior experience with programming can be helpful but is not mandatory.

  • Willingness to Learn: An eagerness to dive into the world of artificial intelligence is all you need; the course is designed for beginners as well as intermediate learners.

As for the course structure, it combines theoretical content with hands-on examples to reinforce learning. The engaging video lectures are designed to be easy to follow, and the instructor provides practical illustrations to help you grasp complex topics. You can also expect quizzes and exercises throughout the course to test your understanding.

Who this course is for

This course is ideal for a diverse range of learners:

  • Beginners Interested in AI: If you’re new to the field and are interested in understanding the basics, this course serves as a perfect introduction.

  • Students and Professionals: Those in technology, engineering, or any field that intersects with AI will find valuable insights applicable to their career.

  • Entrepreneurs and Business Leaders: If you’re looking to integrate AI into your business strategy, understanding its fundamentals will give you a competitive edge.

  • Intermediate Learners: For those who have some knowledge but want to deepen their understanding and explore practical applications, this course provides that opportunity.

Outcomes and final thoughts

“أساسيات الذكاء الاصطناعي: مقدمة عن تقنيات الذكاء الاصطناعي” is more than just an introduction; it sets the stage for your journey into the world of AI. Upon completion, you’ll gain a solid grasp of AI fundamentals, which can open the door to further specialized training, deeper projects, and greater career opportunities in this burgeoning field.

In conclusion, whether you aim to become a data scientist, a machine learning engineer, or just want to understand how AI is transforming our world, this course provides the essential knowledge and skills you need to get started. Its engaging format and thorough content make it a worthy investment in your personal and professional development in the realm of technology. Don’t miss out on this opportunity to dive into the exciting world of artificial intelligence!

Write a Comment

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Get the coupon in the end of description.

Description

مرحبًا بكم في دورة أساسيات الذكاء الاصطناعي: مقدمة عن تقنيات الذكاء الاصطناعي

الدورة مقدمة من معهد ام تي اف (MTF) للإدارة والتقنية والمالية

ام تي اف (MTF) هو معهد عالمي للتعليم والبحث العلمي، يقع مقره الرئيسي في لشبونة، البرتغال، ويركز على التعليم الهجين (الحضوري داخل المعهد وعبر الإنترنت) في مجالات الأعمال والإدارة، والعلوم والتقنية، والخدمات المصرفية والمالية.
يهتم مركز ام تي اف للبحث والتطوير (MTF R&D) بالأنشطة البحثية في مجالات: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)، التعلم الآلي (Machine Learning)، علوم البيانات (Data Science)، البيانات الضخمة (Big Data)، ويب 3 (WEB3)، سلسلة الكتل (Blockchain)، العملة المشفرة (Cryptocurrency)، الأصول الرقمية (Digital Assets)، ميتافيرس (Metaverse)، التحول الرقمي (Digital Transformation)، التقنية المالية (Fintech)، التجارة الإلكترونية (Electronic Commerce)، انترنت الأشياء (Internet of Things).
ام تي اف (MTF) هي الشريك الرسمي لكل من:  آي بي إم (IBM)، إنتل (Intel)، مايكروسوفت (Microsoft)، وهي عضو في غرفة التجارة والصناعة البرتغالية (Portuguese Chamber of Commerce and Industry)، ومقيمة في حاضنة بيت التقنية المالية بالبرتغال
(The Fintech House of Portugal).

ام تي اف (MTF) موجودة في 208 دولة وقد تم اختيارها من قبل أكثر من 380.000 طالب.

مرحبًا وأهلا وسهلا بكم، أشكركم للانضمام إلينا في هذه الدورة التي اتطلع لمرافقتكم بها لفهم امكانات الذكاء الاصطناعي وكيفية الاستفادة منه واستخدامه لإحداث أثر ايجابي.

اسمي محمد الفاتح مكي، مهندس نظم وتقنية المعلومات. أعمل في مجال تقنية المعلومات منذ أكثر من عقد من الزمن، وحاصل على شهادة كبير مسؤولي التقنية من معهد ام تي اف (MTF) للإدارة والتقنية والمالية.

أحب المعرفة ونشرها، ولهذا السبب أقدم هذه الدورة للمهتمين بفهم أساسيات الذكاء الاصطناعي وبعض تطبيقاته الحديثة.
سنستكشف معاً في هذه الدورة مجموعة واسعة من الموضوعات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي بما في ذلك:

ما هو الذكاء الاصطناعي؟
هو مجال من علوم الحاسب الآلي يدرُس كيفية إنشاء آلات وتقنيات يمكنها معالجة المعلومات واتخاذ القرارات وتنفيذ مهام محددة.

تاريخ للذكاء الاصطناعي الحديث
يمتد مجال الذكاء الاصطناعي إلى تاريخ طويل وعريق، يعود تاريخه إلى الأيام الأولى للحوسبة. ومع ذلك، فقد تأسس المجال كما نعرفه اليوم في عام 1956 في مؤتمر بكلية دارتموث في نيو هامبشاير. جمع هذا المؤتمر بعضًا من الباحثين الرائدين بمجال الذكاء الاصطناعي في ذلك الوقت، بمن في ذلك آلان تورينج وجون ماكارثي ومارفين مينسكي. يُنسب إلى المؤتمر الفضل في المساعدة على تعريف مجال الذكاء الاصطناعي ووضع جدول أعمال للبحث المستقبلي.

الذكاء الاصطناعي مجال معقد يتطلب مهارات ومعرفة متنوعة لذلك فان التعاون بين الأشخاص من التخصصات المختلفة للعمل سويّا من أجل تطويرهً هو أمر ضروري. على سبيل المثال تطوير النماذج اللغوية الكبيرة تطلب هذا الأمر تعاون العديد من الأشخاص ذوي المهارات المختلفة، مثل علماء الحاسب الآلي واللغويين وعلماء البيانات. لقد عملوا معًا لتطوير طرق جديدة لتدريب نماذج اللغة الكبيرة، كما قاموا بجمع ومعالجة الكميات الهائلة من النصوص والرموز اللازمة لتدريب هذه النماذج.

ما هو التعلم الآلي؟
التعلم الآلي هو نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يسمح للحاسب الآلي بالتعلم من البيانات دون الحاجة إلى برمجة، أو بعبارة أخرى، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي التعرف على الأنماط والاستنتاجات بناءً على البيانات، دون الحاجة إلى أمر من أحد حول كيفية القيام بذلك. وهذا يُمكّن الحاسب الآلي من تعلم مهام جديدة وتحسين أدائها بمرور الوقت دون تدخل بشري.

أين يُستخدم التعلم الآلي؟
يُستخدم التعلم الآلي في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك تصفية البريد الإلكتروني، وتخصيص وسائل التواصل الاجتماعي، والتعرف على الصور، والتعرف على الكلام، وكشف الاحتيال، واستنتاج النص، واقتراح المنتجات، والتشخيص الطبي، تخصيص الرعاية الصحية، واستنتاج حركة المرور.

ما هي الشبكات العصبية؟
الشبكات العصبية هي نوع من خوارزميات التعلم الآلي المستوحاة من بنية ووظيفة الدماغ البشري. تتكون الشبكات العصبية من عقد مترابطة، تعالج المعلومات بطريقة مستوحاة من كيفية عمل الدماغ. العقدة هي وحدة أساسية يمكنها استقبال وتخزين وارسال المعلومات.

ما هو التعلم العميق؟
التعلم العميق هو نوع من التعلم الآلي الذي يستخدم شبكات عصبية ذات طبقات متعددة. تتكون كل طبقة من عدة عقد يمكنها القيام بمهام متنوعة. هذا يسمح لنماذج التعلم العميق بتعلم أنماط أكثر تعقيدًا من البيانات مقارنةً بخوارزميات التعلم الآلي التقليدية. كلما زاد عدد الطبقات، تعمق النموذج، وأصبح أكثر قوة. قد تم استخدام التعلم العميق لتحقيق نتائج قيّمة في مجموعة واسعة من المهام، بما في ذلك التعرف على الصور، والتعرف على الكلام، والترجمة الآلية.




Write a Comment

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *

8
Share to...