تعلمت الكثير هنا، كان الهيكل منطقيا، وكان المُقدم مشاركا، كان يمكن استخدام أمثلة أكثر تنوعا قليلا.
TinyML والتعلم الآلي المضمن: من المستشعرات إلى النشر
أتقن أساسيات TinyML لمعالجة بيانات المستشعرات ونشر نماذج ذكية على أجهزة مدمجة منخفضة الطاقة.
-
💬
مدرب ذكاء اصطناعي
اسأل عن أي درس واحصل على إجابة واضحة فورًا، في أي وقت. -
🕐
ابدأ في أي وقت
بلا جداول أو مواعيد نهائية — تعلّم بوتيرتك، وقتما يناسبك. -
🌐
بالعربية
الدروس والمهام والشهادة — كل ذلك بلغتك بالكامل.
حول هذه الدورة
مع تزايد صغر الأجهزة وتكاملها في حياتنا اليومية، أصبحت القدرة على معالجة البيانات محليًا على المتحكمات الدقيقة ضرورية. تقدم هذه الدورة التدريبية تقاطع الأجهزة والذكاء الاصطناعي، وتوفر مسارًا واضحًا إلى مجال TinyML المتنامي. ستنتقل من فهم مكونات الأجهزة الأساسية إلى نشر نماذج تعلم آلي وظيفية تفسر الإشارات الواقعية مباشرة على الحافة.
من خلال الشروحات المكتوبة والتمارين المنظمة، ستكتسب المهارات اللازمة لتحويل مدخلات المستشعرات الخام إلى ذكاء قابل للتنفيذ دون الاعتماد على الاتصال السحابي. بنهاية هذه الدورة، ستكون قادرًا على تصميم وتنفيذ نماذج فعالة مصممة خصيصًا للبيئات ذات الموارد المحدودة.
ما ستتعلمه:
- فهم المبادئ الأساسية للأنظمة المضمنة وهندسة الأجهزة منخفضة الطاقة
- تطبيق تقنيات معالجة الإشارات لتفسير البيانات الخام من الميكروفونات ومقاييس التسارع
- بناء نماذج تعلم آلي محسّنة للمتحكمات الدقيقة وأجهزة الهاتف المحمول
- ممارسة تكميم النماذج وتحسينها لتقليل بصمات الذاكرة والتخزين
- نشر نظام اكتشاف الأحداث الصوتية للتعرف على أنماط صوتية محددة
- تنفيذ استراتيجيات استدلال فعالة للطاقة لتشغيل الأجهزة المستدام
تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية وأساسيات الأجهزة قبل الانتقال إلى جمع البيانات وتدريب النماذج والقيود المحددة للحوسبة الطرفية. ستختتم بتطبيق معرفتك على مشروع يركز على تصنيف الأحداث الصوتية الواقعية.
تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين المهتمين بتقاطع الأجهزة والذكاء الاصطناعي؛ لا يلزم وجود خبرة سابقة في الأنظمة المضمنة أو التعلم الآلي. ابدأ في بناء أجهزة طرفية ذكية اليوم.
ما الذي ستحصل عليه
-
📜
شهادة إتمام
أضفها إلى ملفك على LinkedIn -
💬
مدرّس AI شخصي
عالق في دورة؟ اسأل مدرّسك المدمج أي شيء، في أي وقت. -
♾️
وصول مدى الحياة
عُد متى شئت، بلا انتهاء -
📱
الهاتف أو الكمبيوتر
يعمل في أي مكان وعلى أي جهاز -
💸
استرداد خلال 14 يومًا
دون أسئلة -
⚡
قصير ومركَّز
2 ساعة 54 دقيقة من المحتوى التطبيقي
المراجعات (4)
Learned a lot, but tbh some of the later modules could have used more depth. Still, a valuable experience.
لقد أعجبتني أمثلة التطبيق العملي، على الرغم من أن الإعداد الأولي استغرق وقتا أطول مما كنت أتوقع.
A good introduction. The structure was mostly clear, but I wish there were a few more real-world examples. Still, learned a lot.
المتعلمون أخذوا أيضًا
🎓 بشهادة
أساسيات التعلم العميق باستخدام بايثون وكيراس
شهادة
تطبيق عملي
QR 50.00
→
🏆 الأكثر شعبية
🎓 بشهادة
التعلم العميق والشبكات العصبية باستخدام TensorFlow و Keras
شهادة
تطبيق عملي
QR 50.00
→
⚡ الأفضل للبداية
🎓 بشهادة
Python و TensorFlow: ابنِ نموذجك الأول للتعرف على الصور
شهادة
تطبيق عملي
QR 50.00
→
🔥 مطلوب
🎓 بشهادة
التعلم الآلي لأتمتة التصميم الإلكتروني
شهادة
تطبيق عملي
QR 50.00
→
الأسئلة الشائعة
ما الذي أحتاجه لأخذ هذه الدورة؟ +
يكفي هاتف أو كمبيوتر متصل بالإنترنت. بدون تثبيتات أو أجهزة خاصة.
كيف يمكنني الدفع؟ +
بالبطاقة عبر Stripe. لا نخزن بيانات البطاقة — يتولى Stripe ذلك بأمان.
هل يمكنني استرداد المال؟ +
نعم — استرداد كامل خلال 14 يومًا، دون أسئلة.
إلى متى يستمر وصولي؟ +
إلى الأبد. بمجرد الشراء، الدورة لك تعود إليها متى شئت.
هل سأحصل على شهادة؟ +
نعم. عند الإتمام ستحصل على شهادة يمكنك إضافتها إلى ملفك في LinkedIn.
مصمَّم للعاملين في
التقنية
التصميم
المالية
التسويق
الرعاية الصحية
التعليم
الضيافة
التصنيع