00905364467139
Arabic flag
Arabic
اختر لغة
Arabic flag
Arabic
English flag
English
$
USD
اختر عملة
دولار امريكي
$
ليرة سوري
ل.س
يورو اوروبي
ليرة تركي
ريال سعودي
ر.س
ريال قطري
QAR
0
فئات
تعلم الآلة التطبيقي ( الجز الثاني )

تعلم الآلة التطبيقي ( الجز الثاني )

دورة شاملة لتعلم التعلم الآلي من الأساسيات حتى التطبيقات العملية، مع فهم الخلايا العصبية الاصطناعية، خوارزمية البيرسيبترون، أساسيات بايثون، وتنفيذ مشاريع حقيقية على بيانات واقعية.
(3)
2 طلاب
8 المحاضرات

ماذا ستتعلم؟

أساسيات التعلم الآلي والبيانات
أنواع التعلم الآلي: الموجه، غير الموجه، شبه الموجه والمعزز
التعلم الموجه: التصنيف والانحدار
بايثون ومكتبات الذكاء الاصطناعي
مشاريع وتطبيقات عملية وفهم عملية تعلم النماذج
الخلايا العصبية الاصطناعية وخوارزمية البيرسيبترون

حول هذه الدورة

تأخذك هذه الدورة في رحلة متكاملة لفهم التعلم الآلي بدءًا من المفاهيم الأساسية وأنواع التعلم الموجه وغير الموجه، وفهم البيانات الموسومة وغير الموسومة، وصولًا إلى كيفية محاكاة الخلايا العصبية البيولوجية لبناء الخلايا العصبية الاصطناعية. ستتعلم المعادلات الرياضية وراء الخلايا العصبية، كيفية تحديث الأوزان والانحياز، وأسرار خوارزمية البيرسيبترون مع التعامل مع البيانات الخطية وغير الخطية. كما تغطي الدورة مهارات بايثون الأساسية الضرورية لتطبيق التعلم الآلي، وتمكنك من بناء خوارزمياتك الأولى من الصفر، وتطبيقها على بيانات حقيقية مثل مجموعة Iris. كل ذلك مع شرح تفاعلي يوضح كيفية تعلم النماذج وتحويل البيانات إلى معادلات قابلة للتنفيذ، بالإضافة إلى مشاريع عملية لتطوير مهاراتك التطبيقية ومواكبة أحدث التطورات في المجال.

المتطلبات

جهاز حاسوب مع إمكانية تثبيت بايثون (Python 3.x)
محرر أكواد مثل VS Code أو Jupyter Notebook
اتصال بالإنترنت لتحميل المكتبات والموارد
الرغبة في التعلم والمثابرة على تنفيذ المشاريع العملية
المتطلبات

التعليمات

اطلع على الأسئلة الشائعة حول هذه الدورة.

هل أحتاج لأي خبرة سابقة في الذكاء الاصطناعي؟
لا، الدورة تبدأ من الأساسيات وتغطي كل ما تحتاجه لتعلم التعلم الآلي خطوة بخطوة.
هل يجب أن أكون خبيرًا في بايثون قبل البدء؟
لا، هناك محاضرة مخصصة لمراجعة أساسيات بايثون قبل بدء تطبيق الخوارزميات.
هل هذه الدورة مناسبة للمبتدئين بالكامل؟
نعم، لكنها مفيدة أيضًا لمن لديهم معرفة سابقة ويرغبون في تعزيز مهاراتهم العملية.

المتطلبات الأساسية

نوصي بإكمال المتطلبات الأساسية لتحسين تجربة التعلم.

محمد الشامي
محمد الشامي
(5)
5 الدورات
2 طلاب
أنا باحث مساعد وطالب دكتوراه في الهندسة الكهربائية وهندسة الحاسوب في جامعة ولاية نيو مكسيكو، أعمل بدافع قوي على توظيف أحدث تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتعزيز كل مرحلة من مراحل خط أنابيب الضبط الدقيق (Fine-tuning pipeline). يركز بحثي الحالي على تطوير دفاعات مدعومة بالذكاء الاصطناعي — مثل اكتشاف الشذوذ، الضبط العدائي، معايرة الثقة، وتدفقات البيانات الآمنة — لجعل نماذج ...
محمد الشامي

المراجعات الأخيرة

اطلع على آراء الطلاب حول الدورة.

المزيد من المراجعات
خالد الناصر
خالد الناصر 8/09/2025
ابداع والله 🔥
محمد الشامي
محمد الشامي 8/09/2025
محمود الشيخو
محمود الشيخو 8/09/2025
دورة متكاملة واحترافية جدا شكرا للمدرب

الدورات ذات الصلة

استكشف الدورات المنشورة حديثًا واطلع على أحدث المعلومات.

نظرة عامة على المنهاج

تتضمن هذه الدورة 8 وحدات، 8 دروس، و0 ساعات من المواد.

المحاضرة 1: من الخلية العصبية للـ Machine Learning: كيف قلّد العلماء الخلية العصبية لبناء الـ AI
1 عدد المقاطع
كيف قلّد العلماء الخلية العصبية لبناء الـ AI
مجانًا

تعرف على كيفية استلهام العلماء لبنية الخلية العصبية البيولوجية لتطوير الخلايا العصبية الاصطناعية، وفهم الأساس الذي بُني عليه الذكاء الاصطناعي الحديث.

قيمة -
المحاضرة2: الخلية العصبية الاصطناعية ← المعادلة
1 عدد المقاطع
الخلية العصبية الاصطناعية ← المعادلة
مجانًا

شرح المعادلة الرياضية للخلية العصبية الاصطناعية وكيفية تحويل المدخلات إلى مخرجات باستخدام الأوزان والانحياز، مع أمثلة توضيحية.

قيمة -
المحاضرة 3: كيفية تحديث الأوزان والانحياز في الخلية العصبية الاصطناعية – تجربة على مجموعة بيانات Iris
1 عدد المقاطع
كيفية تحديث الأوزان والانحياز في الخلية العصبية الاصطناعية – تجربة على مجموعة بيانات Iris
مجانًا

تعلم كيفية تحديث الأوزان والانحياز في الخلايا العصبية الاصطناعية، مع تجربة عملية على مجموعة بيانات Iris لفهم العملية بشكل ملموس.

قيمة -
المحاضرة 4: أسرار البيرسيبترون: التفوق على البيانات الخطية وغير الخطية!
1 عدد المقاطع
أسرار البيرسيبترون: التفوق على البيانات الخطية وغير الخطية!
مجانًا

اكتشف أسرار خوارزمية البيرسيبترون وكيفية التعامل مع البيانات الخطية وغير الخطية لتحقيق نتائج دقيقة وفعالة.

قيمة -
المحاضرة 5: ما يجب معرفته قبل تعلم التعلم الآلي || ملخص سريع للبايثون
1 عدد المقاطع
ما يجب معرفته قبل تعلم التعلم الآلي || ملخص سريع للبايثون
مجانًا

مراجعة سريعة لمهارات بايثون الأساسية وأهم المفاهيم التي يحتاجها الطالب قبل الانطلاق في تعلم التعلم الآلي.

قيمة -
المحاضرة 6: أول مشروع تعلم آلي: مصنف البيرسيبترون على مجموعة بيانات Iris
1 عدد المقاطع
أول مشروع تعلم آلي: مصنف البيرسيبترون على مجموعة بيانات Iris
مجانًا

مشروع عملي أول للطالب لتطبيق خوارزمية البيرسيبترون على مجموعة بيانات Iris، من إعداد البيانات إلى تقييم النموذج.

قيمة -
المحاضرة 7: البيرسيبترون من الصفر (بايثون): خوارزميتك الأولى في التعلم الآلي
1 عدد المقاطع
البيرسيبترون من الصفر (بايثون): خوارزميتك الأولى في التعلم الآلي
مجانًا

تعلم كيفية بناء خوارزمية البيرسيبترون من الصفر باستخدام بايثون، خطوة بخطوة، لتطبيق التعلم الآلي بنفسك دون الاعتماد على مكتبات جاهزة.

قيمة -
المحاضرة 8: كيف يتعلم النموذج: من البيانات إلى المعادلة (مع رسوم متحركة)
1 عدد المقاطع
كيف يتعلم النموذج: من البيانات إلى المعادلة (مع رسوم متحركة)
مجانًا

شرح تفاعلي لكيفية تعلم النموذج من البيانات وتحويلها إلى معادلات، مع رسوم متحركة توضيحية لتسهيل فهم عملية التعلم الآلي. اريد اسماء المحاضرات بالعربي

قيمة -
الشهادات
1 عدد المقاطع
شهادة الدورة
شهادة الدورة
إذا اجتزت جميع دروس هذه الدورة، ستحصل على هذه الشهادة.
النوع شهادة الدورة
الرد على التعليق
موافقة التعليقات

سيتم نشر تعليقك بعد موافقة الإدارة.

4.67
3 مراجعات
جودة المحتوى (5)
مهارات الأستاذ (5)
قيمة الشراء (3.7)
جودة الدعم (5)
خالد الناصر
خالد الناصر
8/09/2025 04:09 ص
ابداع والله 🔥
محمد الشامي
محمد الشامي
8/09/2025 01:03 ص
محمود الشيخو
محمود الشيخو
8/09/2025 01:00 ص
دورة متكاملة واحترافية جدا شكرا للمدرب
محمد الشامي
محمد الشامي
مدرب
8/09/2025 01:03 ص
شكرا لكم ❤
الرد على التقييم
إرسال الرد

ردك على هذا التقييم سيكون مرئيًا لجميع المستخدمين.

تعلم الآلة التطبيقي ( الجز الثاني )
مجانًا
رضاك مضمون أو استرداد كامل المبلغ.

تشمل هذه الدورة

شهادة رسمية
منتدى الدورة
مفضلة
شارك

مواصفات الدورة

الأقسام
8
الدروس
8
السعة
غير محدود
المدة
3:20 ساعة
طلاب
2
تاريخ الإنشاء
7/09/2025
تاريخ التحديث
9/09/2025
محمد الشامي
محمد الشامي

مهندس AI بخبرة 7+ سنوات

(5)
عضو مخلص
مدرب رائد
تقييم احترافي
بائع النخبة
دعم ممتاز
أفضل مشارك في المنتدى

إرسال الدورة كهدية

أرسلها كهدية لأصدقائك
تعلم الآلة التطبيقي ( الجز الثاني )
أنت تشاهد
تعلم الآلة التطبيقي ( الجز الثاني )