دبلومة الذكاء الاصطناعي الشاملة | AI Diploma

دبلومة الذكاء الاصطناعي الشاملة من البرمجة إلى بناء نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة!

هي برنامج تدريبي احترافي متكامل صُمّم ليأخذك في رحلة تعليمية متدرجة تبدأ من الصفر في البرمجة بلغة Python، مروراً بعلم البيانات وتحليلها، ثم تعلم الآلة، وصولًا إلى بناء نماذج التعلم العميق المستخدمة في أحدث تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العالم.

تم بناء هذه الدبلومة لتجمع بين الأساس النظري القوي والتطبيق العملي المكثف، بحيث لا يكتفي المتدرب بفهم المفاهيم، بل يكتسب خبرة حقيقية من خلال مشاريع عملية ودراسات حالة واقعية تؤهله مباشرة لسوق العمل.

أهداف دبلومة الذكاء الاصطناعي AI الشاملة

تهدف دبلومة الذكاء الاصطناعي الشاملة إلى إعداد متدربين مؤهلين علميًا وعمليًا لبناء وتطوير حلول الذكاء الاصطناعي الحديثة، من خلال مسار تدريبي متكامل يبدأ من أساسيات البرمجة وينتهي ببناء نماذج تعلم عميق احترافية.

وتسعى الدبلومة إلى تحقيق الأهداف التالية:

أولًا: بناء أساس برمجي قوي

• تمكين المتدرب من فهم مفاهيم البرمجة بشكل صحيح ومنهجي.
• إتقان لغة Python كلغة أساسية في مجالات الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات.
• القدرة على كتابة أكواد نظيفة، منظمة، وقابلة للتطوير.
• فهم التعامل مع الملفات، قواعد البيانات، وهياكل البيانات المختلفة.

ثانياً: إتقان التعامل مع البيانات

• فهم دورة حياة البيانات من الجمع وحتى التحليل.
• اكتساب مهارات تنظيف البيانات ومعالجتها باحترافية.
• تطبيق التحليل الإحصائي والاستكشافي لاستخراج الأنماط والرؤى.
• تمكين المتدرب من تصور البيانات وتحويلها إلى معلومات قابلة لاتخاذ القرار.
• تجهيز البيانات بشكل صحيح لاستخدامها في نماذج تعلم الآلة.

ثالثاً: بناء نماذج تعلم آلي فعّالة

• فهم المفاهيم الأساسية لتعلم الآلة والفرق بين أنواعه.
• التعرف على آلية عمل الخوارزميات المختلفة في التصنيف، الانحدار، والتجميع.
• اختيار الخوارزمية المناسبة لكل مشكلة بناءً على طبيعة البيانات.
• تدريب النماذج وتقييم أدائها باستخدام مقاييس الأداء المختلفة.
• معالجة مشاكل Overfitting وUnderfitting وتحسين دقة النماذج.

رابعاً: التخصص في التعلم العميق

• فهم بنية وآلية عمل الشبكات العصبية الاصطناعية.
• بناء نماذج Deep Learning باستخدام TensorFlow وKeras.
• استخدام تقنيات التحسين (Optimizers) وضبط أداء النماذج.
• تطبيق تقنيات Transfer Learning لبناء نماذج قوية بكفاءة أعلى.

خامسا: التأهيل لسوق العمل

• إعداد المتدرب للانطلاق في المسار المهني للذكاء الاصطناعي.
• تأهيله للتقدم لوظائف مبتدئة ومتوسطة في مجالات:
  • Data Science
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • تحليل البيانات
  • تطوير حلول الذكاء الاصطناعي
• تمكينه من مواصلة التعلم المتقدم أو البحث الأكاديمي في مجال AI.

محاور دبلومة الذكاء الاصطناعي الشاملة

(Python – Data Science – Machine Learning – Deep Learning)

تم تصميم محاور هذه الدبلومة لتأخذ المتدرب في رحلة تعليمية متكاملة تبدأ من أساسيات البرمجة، ثم التعامل مع البيانات، ثم بناء نماذج تعلم آلي، وصولًا إلى تطوير نماذج تعلم عميق احترافية مستخدمة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة.

المرحلة الأولى: Python for AI 

أساس البرمجة وبوابة الذكاء الاصطناعي

في هذه المرحلة يتم تأسيس المتدرب برمجيًا من الصفر، مع التركيز على Python كلغة أساسية في الذكاء الاصطناعي.

محاور هذه المرحلة:

• نبدأ بمقدمة عن لغة البايثون Python وتبسيطها وسهولة استخدامها في تطبيقات الذكاء الاصطناعي
• تثبيت Python وكيفية التعامل مع بيئات العمل (Jupyter Notebook / Google Colab) ، بالإضافة إلى التعريف بالمتغيرات variables وأنواع البيانات المختلفة data types. 
• شرح بعض الأساسيات مثل جمل الطباعة وتخزين القيم ، مع تعلّم إجراء العمليات المختلفة في بايثون مثل العمليات الحسابية والمنطقية . 
• توضيح ما هي مسارت التحكم control flow وشرح الحلقات التكرارية loops في python . 
• شرح الـ Data collection هياكل البيانات (List – Tuple – Dictionary – Set) ومعرفة الفروق بينهم . 
• كيف نميّز بين function and modules in python 
• التعامل مع الملفات والمسارات في بايثون (Files & Paths)
• البرمجة كائنية التوجه Object-Oriented Programming والأصناف Classes في لغة بايثون
• التعامل مع قواعد البيانات في بايثون
• استكشاف الأخطاء في Python وكيفية معالجتها والتعامل معها. 

المرحلة الثانية: Data Science 

فهم البيانات ومعالجتها وتحليلها

تركّز هذه المرحلة على بناء عقلية تحليلية قوية والتعامل مع البيانات بشكل احترافي تمهيدًا لبناء النماذج الذكية.

محاور المرحلة:

• مقدمة في علم البيانات وأهميته
• دورة حياة البيانات (Data Lifecycle)
• الفرق بين البيانات المهيكلة وغير المهيكلة
• أساسيات الجبر الخطي (Matrices & Operations)
• الإحصاء الوصفي وأهم المقاييس الإحصائية
• الاحتمالات وتطبيقاتها
• مكتبة NumPy واستخداماتها
• مكتبة Pandas (DataFrames – Columns – Indexing)
• تنظيف البيانات (Missing Values – Null – Duplicates)
• المعالجة المسبقة للبيانات (Data Preprocessing)
• التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA)
• تصور البيانات باستخدام: (Bar Chart_ Histogram Scatter Plot _ Distribution)
• تجهيز البيانات لنماذج تعلم الآلة

المرحلة الثالثة: Machine Learning 

بناء النماذج الذكية واتخاذ القرار 

في هذه المرحلة ينتقل المتدرب من تحليل البيانات إلى بناء نماذج قادرة على التنبؤ واتخاذ القرار.

• مقدمة في تعلم الآلة في البداية، سنتعرف على الركائز الأساسية لتعلم الآلة، حيث نوضح الفرق بين الذكاء الاصطناعي (AI) و ( Machine learning) و التعلم العميق (Deep Learning).
• التعلم المُشرف (Supervised Learning) بعد أن نؤسس المفاهيم، سننتقل للتعلم الخاضع للإشراف حيث نبدأ بخوارزمية الانحدار (Regression) وبالأخص Linear Regression ,سنتعرف على أشهر الخوارزميات مثل:

1. Decision Tree (شجرة القرار)
2. K-Nearest Neighbors (KNN)
3. Naive Bayes

• التعلم غير المُشرف (Unsupervised Learning) وهنا سنركز على :

1. K-Means وكيفية استخدامه لتجميع العملاء حسب سلوكهم.
2. DBSCAN الذي يبرع في اكتشاف التجمعات ذات الأشكال المعقدة.
3. Hierarchical Clustering حيث يتيح لنا رؤية البيانات بشكل هرمي.
4. تطبيقات Clustering (Customer Segmentation – Anomaly Detection)

• تقييم النماذج وتحسينها أهم مقاييس الأداء (Evaluation Metrics) مثل:

1. Accuracy (الدقة).
2. Precision (الدقة الإيجابية).
3. Recall (الاستدعاء).
4. F1 Score (الموازنة بين الدقة والاستدعاء).

• الضبط الزائد Overfitting والضبط الناقص Underfitting في التعلم الآلي التعرف على أبرز التحديات مثل Overfitting (التجهيز الزائد على البيانات) وUnderfitting (ضعف تعلم النموذج)، ونوضح تقنيات Regularization التي تساعد في تحسين أداء النماذج والحفاظ على توازنها.

• مشروع عملي  بناء نموذج تصنيف (Classification Model) باستخدام مكتبة Scikit-learn.

المرحلة الرابعة: Deep Learning 

بناء الشبكات العصبية ونماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة

تمثل هذه المرحلة المستوى الاحترافي في دبلومة الذكاء الاصطناعي، حيث يتم بناء نماذج تحاكي طريقة تفكير الإنسان.

تبدأ هذه المرحلة ب:

• مقدمة في Deep Learning:  وتطبيقاته والتعرف على مجموعة من المكونات الأساسية Neurons – Weights – Bias 

• مكونات الشبكات العصبية (ANN Components): التعرف على مكونات  الشبكة العصبية من مجموعة طبقات رئيسية: طبقة الإدخال Input Layer التي تستقبل البيانات، و الطبقات المخفية Hidden Layers حيث تتم عملية التعلم، ثم طبقة الإخراج Output Layer التي تُنتج النتيجة النهائية. 

• دوال التنشيط Activation Functions: تلعب مثل هذه الدوال Sigmoid و ReLU و Softmax  دوراً محورياً في تحديد كيفية معالجة الإشارات داخل هذه الطبقات.

• Loss Functions
• مقدمة إلى Backpropagation

• Forward Pass & Backward Pass 

• Gradient Descent in Python

• ما هي خوارزمية التحسين ؟ للمساعدة في تدريب الشبكات العصبية مثل SGD وAdam وRMSprop، ويُستخدم كل منها حسب طبيعة المهمة وطبيعة البيانات.

• عملي: بناء نموذج تصنيف باستخدام Fully Connected Networks 
• ما هي مشكلة الضبط الزائد Overfitting في التعلم الآلي؟ تواجه نماذج التعلم العميق أحياناً مشكلة الإفراط في التعلم Overfitting. 

• Functional API – بناء نماذج متقدمة

• مشروع نهائي متكامل (Full Case Study)  يختتم المحتوى بمشروع كامل يتم فيه بناء نموذج Deep Learning ابتداءً من مرحلة جمع البيانات وتجهيزها، مرورًا ببناء النموذج وتقييمه، وصولًا إلى نشره. يمنح هذا المشروع رؤية شاملة لخطوات بناء مشروع متكامل في التعلم العميق.

هذه المشاريع تضمن أنك لن تخرج من الدورة فقط بفهم نظري، بل بخبرة عملية قابلة للتطبيق مباشرة في مجالات متعددة مثل الأعمال، الصحة، والتجارة الإلكترونية. 

من هم المستفيدون من الدبلومة؟

• المبتدئون الراغبون في دخول مجال الذكاء الاصطناعي من الصفر
• طلاب وخريجو التخصصات العلمية والهندسية
• محللو البيانات والمطورون الراغبين في التخصص في AI
• أي شخص يسعى لمسار مهني قوي في الذكاء الاصطناعي. 

 

📌كن على اطلاع، مجموعة من الورش المجانية:

الذكاءالاصطناعي |تاريخه ومستقبله ! 

الجيل الخامس والذكاء الاصطناعي | ورشة عمل مجانية

الذكاء الاصطناعي AI

الذكاء الاصطناعي AI وتطبيقاته في الاتصالات

ماذا سيحقق خريجو هذه الدورة ؟

بنهاية الدبلومة سيكون المتدرب قادراً على:

• البرمجة الاحترافية بلغة Python مع تطوير نماذج تعلم آلي من الصفر باستخدام Python.
• تحليل البيانات واستخراج الرؤى منها
• بناء وتقييم نماذج Machine Learning بالإضافة إلى تحسين أدائها بشكل احترافي. 
• تصميم وتدريب نماذج Deep Learning 
• تنفيذ مشاريع ذكاء اصطناعي كاملة من البداية للنهاية مثل التنبؤ والتصنيف. 
• بناء Portfolio قوي يعكس مهاراته العملية

الأسئلة الشائعة حول دبلومة الذكاء الاصطناعي الشاملة

هل أحتاج إلى خبرة سابقة في البرمجة أو الذكاء الاصطناعي؟

لا، الدبلومة تبدأ من المستوى التأسيسي بلغة Python، ولا تتطلب أي خبرة سابقة في البرمجة أو الذكاء الاصطناعي. سيتم بناء جميع المفاهيم تدريجيًا حتى المستوى المتقدم.

هل الدبلومة مناسبة للمبتدئين تماماً؟

نعم، الدبلومة مناسبة تماماً للمبتدئين، وكذلك للأشخاص الذين لديهم معرفة بسيطة ويرغبون في بناء مسار مهني متكامل في مجال الذكاء الاصطناعي.

ما هي لغة البرمجة المستخدمة في دبلومة الذكاء الاصطناعي؟

تعتمد الدبلومة بشكل أساسي على لغة Python ، بالإضافة إلى مكتباتها الشهيرة مثل:

• NumPy
• Pandas
• Matplotlib / Seaborn
• Scikit-learn
• TensorFlow
• Keras

ما الأدوات التي أحتاجها للدراسة؟

ستحتاج فقط إلى:

• جهاز كمبيوتر أو لابتوب
• اتصال بالإنترنت
• تثبيت Python أو استخدام Google Colab
  ولا يتطلب أي تجهيزات متقدمة.

ما الفرق بين Machine Learning و Deep Learning؟

ML: يركز على خوارزميات مثل الانحدار والتصنيف والتجميع.

DL: فرع متقدم من ML يعتمد على الشبكات العصبية العميقة لمعالجة الصور، الصوت، والنصوص.

هل يمكن متابعة المحتوى بعد انتهاء الدبلومة؟

نعم، يتمكن المتدرب من الوصول دائم للمحتوى المسجّل، مع إمكانية الرجوع إليه في أي وقت للمراجعة أو التحديث.

ما مدة دبلومة الذكاء الاصطناعي؟

مدة الدبلومة تعتمد على المسار الكامل وتشمل:

• Python for AI
• Data Science
• Machine Learning
• Deep Learning

بمتوسط زمني 42 ساعة مقسم علي أسابيع  الدبلومة وقابل للتعديل والزيادة حسب التحديث المقدم

لمحة عن مدرب دبلومة الذكاء الاصطناعي _م. سماح طاهر 

لتكون جزءاً من الثورة التكنولوجية وتقود التغيير في مجالك، سجل الآن في دبلومة دورة الذكاء الاصطناعي الشاملة والاحترافية من أكاديمية اتصالاتي. اغتنم الفرصة لتعزيز مهاراتك وتوسيع آفاقك المهنية. لا تفوت فرصة التعلم من الخبراء!