دورة تصميم وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي

دورة تصميم وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي | تعلم بناء وتدريب ونشر نماذج AI

تعلّم كيفية تصميم، وتدريب، وتحسين، ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام أحدث الأدوات والأطر البرمجية المعتمدة في الصناعة. تغطي هذه الدورة العملية مجالات Machine Learning وDeep Learning وComputer Vision ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP) وMLOps ونشر النماذج، مما يمكنك من تطوير حلول ذكاء اصطناعي جاهزة للاستخدام الفعلي وبناء معرض أعمال (Portfolio) احترافي في هندسة الذكاء الاصطناعي.

ماذا ستتعلم؟

بنهاية هذه الدورة ستكون قادرًا على:

• تصميم نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة من الصفر.
• إعداد البيانات وتجهيزها قبل استخدامها في مشاريع الذكاء الاصطناعي.
• تطبيق تقنيات Feature Engineering لتحسين جودة البيانات.
• بناء نماذج Machine Learning للتنبؤ والتصنيف.
• تطوير نماذج Deep Learning باستخدام الشبكات العصبية.
• تدريب نماذج الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP).
• تحسين أداء نماذج الذكاء الاصطناعي وزيادة كفاءتها وقابليتها للتوسع.
• تقييم النماذج باستخدام مؤشرات الأداء الاحترافية.
• نشر نماذج الذكاء الاصطناعي كواجهات برمجية (APIs) جاهزة للإنتاج.
• فهم أساسيات MLOps وإدارة دورة حياة نماذج الذكاء الاصطناعي.
• بناء معرض أعمال احترافي من خلال تنفيذ مشاريع حقيقية.

مميزات الدورة

• تدريب مباشر وتفاعلي مع مدربين متخصصين.
• معامل برمجية عملية (Hands-on Coding Labs).
• تنفيذ مشاريع متكاملة في هندسة الذكاء الاصطناعي من البداية حتى النشر.
• التدريب على بيئات عمل تحاكي المشاريع الفعلية.
• دراسة حالات واقعية من سوق العمل.
• المساعدة في بناء معرض أعمال احترافي على GitHub.
• مراجعة الأكواد البرمجية وتطبيق أفضل الممارسات.
• إرشاد مهني للراغبين في العمل بمجال هندسة الذكاء الاصطناعي.
• شهادة إتمام معتمدة.
• منهج تدريبي محدث يتوافق مع أحدث متطلبات سوق الذكاء الاصطناعي لعام 2026.

متطلبات الدورة

• مستوى متوسط في لغة Python.
• معرفة أساسية بمبادئ البرمجة كائنية التوجه (OOP).
• أساسيات في الرياضيات والإحصاء.
• يفضل الإلمام بمكتبتي NumPy وPandas.
• جهاز كمبيوتر أو لابتوب (يفضل وجود GPU ولكن ليس شرطًا).
• اتصال مستقر بالإنترنت.
• شغف بمجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

الأدوات والتقنيات المستخدمة

ستتدرب عمليًا على أشهر أدوات تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي، ومنها:

• Python
• Jupyter Notebook
• Google Colab
• Visual Studio Code
• NumPy
• Pandas
• Matplotlib
• Scikit-learn
• TensorFlow
• Keras
• PyTorch
• Hugging Face Transformers
• FastAPI
• Docker
• ONNX Runtime
• MLflow (المفاهيم الأساسية)
• Git & GitHub
• Weights & Biases (مقدمة)

لمن هذه الدورة؟

هذه الدورة مناسبة لـ:

• مطوري Python.
• المبتدئين في تعلم الآلة.
• مهندسي الذكاء الاصطناعي.
• مهندسي البرمجيات.
• محللي البيانات.
• علماء البيانات.
• طلاب علوم الحاسب.
• الباحثين.
• المهتمين بالذكاء الاصطناعي.
• المطورين الراغبين في إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة.

الفرص الوظيفية

بعد إتمام الدورة يمكنك التقدم لوظائف مثل:

• مهندس ذكاء اصطناعي (Artificial Intelligence Engineer).
• مهندس تعلم الآلة (Machine Learning Engineer).
• مطور نماذج الذكاء الاصطناعي (AI Model Developer).
• عالم بيانات (Data Scientist).
• مهندس الرؤية الحاسوبية (Computer Vision Engineer).
• مهندس معالجة اللغات الطبيعية (NLP Engineer).
• مهندس MLOps (المستوى التأسيسي).
• مهندس أبحاث الذكاء الاصطناعي.
• مهندس حلول الذكاء الاصطناعي.
• مهندس التحليلات التنبؤية (Predictive Analytics Engineer).

القطاعات المستهدفة

تؤهلك الدورة للعمل في العديد من القطاعات، منها:

• تطوير البرمجيات.
• شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة.
• الخدمات المالية.
• الرعاية الصحية.
• التصنيع.
• التجارة الإلكترونية.
• الاتصالات.
• الروبوتات.
• الأنظمة ذاتية القيادة.
• الحوسبة السحابية.

الاستعداد للشهادات الدولية

توفر الدورة المعرفة العملية التي تساعدك على الاستعداد للحصول على أبرز الشهادات العالمية في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، ومنها:

• Microsoft Azure AI Engineer Associate (AI-102).
• Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900).
• Google Professional Machine Learning Engineer.
• AWS Certified AI Practitioner.
• AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate.
• TensorFlow Developer Learning Path.
• Databricks Machine Learning Learning Path.

ملاحظة: تركز الدورة على تطوير المهارات العملية في هندسة الذكاء الاصطناعي، ولا تشمل رسوم أو قسائم دخول الاختبارات الرسمية.

الأسئلة الشائعة

هل أحتاج إلى مستوى متقدم في الرياضيات؟

لا، تعتمد الدورة على أسلوب عملي يركز على البرمجة والتطبيق، مع شرح المفاهيم الرياضية من خلال أمثلة ومشاريع واقعية.

ما نوع المشاريع التي سأقوم بتنفيذها؟

ستنفذ مشاريع متكاملة تشمل نماذج التنبؤ، وتطبيقات الرؤية الحاسوبية، وحلول معالجة اللغات الطبيعية، وأنظمة التوصية، بالإضافة إلى مشاريع نشر نماذج الذكاء الاصطناعي.

هل تغطي الدورة نشر نماذج الذكاء الاصطناعي؟

نعم، ستتعلم كيفية نشر النماذج باستخدام FastAPI وDocker وONNX Runtime، إلى جانب التعرف على أساسيات MLOps.

ما الأطر البرمجية التي سأتعلم استخدامها؟

ستتدرب على TensorFlow وKeras وPyTorch وScikit-learn وHugging Face Transformers وFastAPI وDocker وGitHub، بالإضافة إلى مجموعة من أحدث أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي.

هل سأحصل على شهادة بعد الانتهاء من الدورة؟

نعم، يحصل جميع المشاركين الذين يجتازون الدورة والمشاريع العملية بنجاح على شهادة إتمام معتمدة من Sigma Hub Academy.