دليلك الشامل لدخول عالم الذكاء الاصطناعي
تستهدف هذه الدورة، بعنوان "الذكاء الاصطناعي من الصفر - دليلك الشامل لدخول عالم الذكاء الاصطناعي" باللغة العربية، المبتدئين تمامًا الذين ...
إظهار المزيد
المدرب
سارة محمد القحطاني
3
أكاديمية الطلاب الواعدين
مسجّل
- الوصف
- المنهج
- الأسئلة الشائعة
- المراجعات
- الدرجة
الذكاء الاصطناعي من الصفر – دليلك الشامل لدخول عالم AI
الفئة المستهدفة:
المبتدئون تماماً الذين ليس لديهم أي خلفية تقنية ويرغبون في فهم الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته. مناسبة للطلاب والموظفين ورواد الأعمال من عمر 18 إلى 45 سنة.
أهداف الدورة:
- فهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي وأنواعه.
- التمييز بين تعلم الآلة والتعلم العميق.
- فهم كيفية عمل الشبكات العصبية.
- التعرف على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية والأعمال.
- استخدام أدوات AI الجاهزة مثل ChatGPT و DALL-E وغيرها.
- فهم أساسيات Prompt Engineering للتعامل مع أدوات الذكاء الاصطناعي بفعالية.
المواضيع التي ستُغطى:
- مقدمة في الذكاء الاصطناعي وتطوره.
- أنواع الذكاء الاصطناعي: الضيق والعام والخارق.
- تعلم الآلة ومفاهيمه الأساسية.
- الشبكات العصبية والتعلم العميق.
- معالجة اللغات الطبيعية ورؤية الحاسوب.
- أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي وهندسة الأوامر.
- مستقبل الذكاء الاصطناعي والأخلاقيات والتحديات.
صورة الغلاف:
تصميم عصري يظهر دماغاً رقمياً متصلاً بشبكة عصبية مضيئة بألوان متدرجة بين الأزرق والبنفسجي مع عناصر تقنية مثل الدوائر الإلكترونية والبيانات المتدفقة.
النبرة:
تعليمية مبسطة وودية مع أمثلة واقعية. استخدام تشبيهات سهلة لشرح المفاهيم المعقدة. كل درس يتضمن مقدمة قصيرة ثم 3 إلى 5 نقاط رئيسية مع أمثلة تطبيقية عملية.
مقدمة في الذكاء الاصطناعي
-
1
تاريخ الذكاء الاصطناعياستعد لرحلة شيقة في تاريخ التكنولوجيا مع درس "تطور الذكاء الاصطناعي"! ستتعرف الطلاب على تاريخ وتطور التقنيات الذكية وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، بدءًا من الأسس التاريخية وصولًا إلى التطورات الحديثة، مما سيمكنهم من فهم عمق وأهمية هذا المجال المثير. -
2
أنواع الذكاء الاصطناعيهذا الدرس يستكشف مفاهيم تصنيفات الذكاء الاصطناعي وأنواعه، حيث سيتعرف الطلاب على الفرق بين الذكاء الاصطناعي الضعيف والقوي، بالإضافة إلى فهم مفهوم الشبكات العصبية وكيفية تصنيف الذكاء الاصطناعي حسب وظائفه وهياكله المعقدة.
-
3
تحديثات الذكاء الاصطناعيهذا الدرس سيقدم نظرة شاملة حول أحدث تحديثات الذكاء الاصطناعي، حيث سيتعلم الطلاب عن أحدث التقنيات والتطورات في هذا المجال المثير. سيتم توجيه الطلاب لفهم كيفية تطبيق تلك التحديثات في العالم الحقيقي وكيف يمكن استخدامها لحل التحديات الحديثة.
-
4
اختبار: مفاهيم القسم الأول
تعلم الآلة والتعلم العميق
-
5
تعلم الآلة Machine LearningThis lesson provides an introduction to the exciting world of تعلم الآلة (Machine Learning) in a user-friendly manner. Students will learn the fundamentals of machine learning algorithms, data preprocessing techniques, and the applications of machine learning in various fields. By the end of the lesson, students will have a solid understanding of the basics of machine learning and its real-world implications.
-
6
الشبكات العصبية Neural Networksهذا الدرس سيأخذك في رحلة تعلم شيقة لفهم الشبكات العصبية من الأساسيات وحتى التطبيقات المتقدمة. ستتعلم كيف تبني وتدرب الشبكات العصبية لحل مجموعة متنوعة من المشاكل والتحديات في مجالات مثل التعلم الآلي ومعالجة الصور والنصوص.
-
7
التعلم العميق Deep LearningThis lesson provides an introduction to Deep Learning (التعلم العميق) in Arabic, covering fundamental concepts and techniques in the field. Students will learn about neural networks, convolutional neural networks, and recurrent neural networks, gaining a solid understanding of how deep learning models are structured and trained to solve complex problems.
-
8
اختبار: فهم مفاهيم التعلم
تطبيقات الذكاء الاصطناعي
-
9
معالجة اللغات الطبيعية NLPهذا الدرس يقدم مقدمة شيقة في مجال معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، حيث سيتعلم الطلاب أساسيات معالجة اللغات الطبيعية وكيفية تحليل وفهم اللغات البشرية بشكل آلي، بالإضافة إلى استكشاف تطبيقاتها الواسعة في مجالات مثل تحليل النصوص والترجمة الآلية.
-
10
رؤية الحاسوب Computer VisionThis lesson provides an introduction to Computer Vision (رؤية الحاسوب), exploring how machines can interpret and understand visual information like humans. Students will learn about the basics of computer vision algorithms, image processing techniques, and the applications of computer vision in various fields such as healthcare, autonomous vehicles, and more. By the end of this lesson, students will have a foundational understanding of how computers can analyze and interpret visual data, paving the way for further exploration in the exciting field of computer vision.
-
11
أدوات AI التوليديةاستعد لاكتشاف عالم الذكاء الاصطناعي من خلال هذا الدليل الشامل حول أدوات AI التوليدية. ستتعلم كيفية استخدام هذه الأدوات لإنشاء محتوى إبداعي ومبتكر بفاعلية، وستكتسب المهارات الضرورية لتطوير مشاريع AI ملهمة.
-
12
اختبار: تطبيقات AI
هندسة الأوامر والتحديات الأخلاقية
-
13
هندسة الأوامر Prompt Engineeringستتعرف في هذا الدرس على كيفية تصميم أوامر فعّالة في هندسة الأوامر، حيث ستتعلم كيفية كتابة أوامر تعمل بشكل أفضل وتوفر وقتك وجهدك. بفهم هذه المهارة، ستكون قادرًا على بناء برامج وأنظمة تعمل بكفاءة ودقة أكبر.
-
14
الأخلاقيات في الذكاء الاصطناعيستتعلم في هذه الدرس أسس ومبادئ الأخلاقيات في مجال الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تحليل القضايا الأخلاقية المتعلقة بالروبوتات والذكاء الاصطناعي، وكيفية التفكير بشكل أخلاقي في تطبيقاتهم وتأثيرهم على المجتمع والبيئة.
-
15
تحديات الذكاء الاصطناعياكتشف تحديات الذكاء الاصطناعي وتعرّف على الحلول المبتكرة لها من خلال درسنا "تحديات الذكاء الاصطناعي: استكشاف وحلول". سيتعلم الطلاب كيفية تحليل التحديات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي واستكشاف سبل التغلب عليها بشكل فعّال وإبداعي.
-
16
اختبار: تقييم المعرفة
التطبيق العملي والمشاريع
-
17
تطبيقات عملية للذكاء الاصطناعيستتعلم كيفية تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في المشاريع العملية، بما في ذلك تطوير النماذج والحلول للمشاكل الواقعية. سيتمكن الطلاب من فهم كيفية تحسين الأداء وتحليل البيانات باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات المختلفة.
-
18
تطبيق الأفكار الإبداعية: مشروع تطبيقي نهائي -
19
تقييم الأداء والتطبيقهذا الدرس يهدف إلى تعليم الطلاب كيفية تقييم الأداء وتطبيقه في سياقات مختلفة. سيتعلم الطلاب كيفية تحليل الأداء بفعالية وتطبيق الاستراتيجيات اللازمة لتحقيق النجاح في المهام المختلفة.
-
20
اختبار نهائي: تطبيقات الذكاء الاصطناعي
ما هي الفئة المستهدفة لهذه الدورة؟
المبتدئون تمامًا من عمر 18 إلى 45 سنة دون خلفية تقنية يرغبون في فهم الذكاء الاصطناعي.
ما هي الأهداف التي سيحققها المتدرب بنهاية الدورة؟
فهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي وأنواعه، تطبيقاته، استخدام أدوات AI مثل ChatGPT و DALL-E، وفهم Prompt Engineering.
ما هي المواضيع التي ستغطى في الدورة؟
تاريخ الذكاء الاصطناعي، تعلم الآلة، الشبكات العصبية، معالجة اللغات الطبيعية، رؤية الحاسوب، أدوات AI التوليدية وهندسة الأوامر.
كيف توصف النبرة والأسلوب الذي ستستخدم في الدورة؟
تعليمي مبسط وودي، مع أمثلة واقعية وتشبيهات سهلة للمفاهيم، مع مقدمة قصيرة ونقاط رئيسية في كل درس.
5 نجوم
1
4 نجوم
1
3 نجوم
0
2 نجوم
0
1 نجوم
0
تطوير الدورة التدريبية
المحاضرات
14
الواجبات
1
الاختبارات
5
معلومات أساسية
- عنوان الدورة: الذكاء الاصطناعي من الصفر - دليلك الشامل لدخول عالم AI
- الفئة المستهدفة: المبتدئون تماماً بدون خلفية تقنية
- أهداف الدورة: فهم الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته، استخدام أدوات AI الجاهزة، فهم أساسيات Prompt Engineering
- المواضيع: مقدمة في الذكاء الاصطناعي، تعلم الآلة، الشبكات العصبية، معالجة اللغات الطبيعية، رؤية الحاسوب، أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، هندسة الأوامر، مستقبل الذكاء الاصطناعي
متطلبات الدورة
- لا يوجد خلفية تقنية مطلوبة
- جهاز كمبيوتر متصل بالإنترنت
- الاستعداد للتعلم والتطبيق العملي
الجمهور المستهدف
- الطلاب الجامعيون
- الموظفون الراغبون في تطوير مهاراتهم
- رواد الأعمال الذين يرغبون في فهم التكنولوجيا الناشئة
الدورات الشائعة
