أساسيات هندسة الذكاء الاصطناعي الشامل

هل أنت مستعد لتجاوز نظرية الذكاء الاصطناعي وتعلم كيفية بناء تطبيقات كاملة وعاملة؟ يرشدك هذا المساق خلال العملية بأكملها، بدءًا من كتابة السطر الأول من التعليمات البرمجية وحتى نشر نموذج وظيفي. ستكتسب المهارات العملية لإدارة دورة حياة مشروع الذكاء الاصطناعي بالكامل. ستتعلم معالجة البيانات، وبناء وتدريب نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق، وتطبيق ممارسات MLOps الحديثة لنشر تطبيقاتك وصيانتها، مما يبني أساسًا قويًا لك كممارس متنوع في مجال الذكاء الاصطناعي. ما ستتعلمه: - إتقان أساسيات Python لعلوم البيانات، بما في ذلك العمل مع NumPy و Pandas لمعالجة البيانات. - بناء نماذج التعلم الآلي الكلاسيكية للانحدار والتصنيف باستخدام Scikit-learn. - فهم مبادئ الشبكات العصبية وبناء نماذج التعلم العميق باستخدام TensorFlow أو PyTorch. - استكشاف أساسيات الذكاء الاصطناعي التوليدي وبناء تطبيقات أساسية باستخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) باستخدام LangChain. - تطبيق مبادئ MLOps الأساسية عن طريق حاويات تطبيقاتك باستخدام Docker وتتبع التجارب. - تعلم كيفية تقديم نماذجك كواجهات برمجة تطبيقات (APIs) باستخدام إطار عمل ويب مثل FastAPI. يبدأ المساق بأساسيات Python ومفاهيم تحليل البيانات، ثم ينتقل عبر التعلم الآلي، والتعلم العميق، وأخيرًا إلى مبادئ نشر وإدارة أنظمة الذكاء الاصطناعي. تم تصميم هذا المساق للمبتدئين تمامًا. لا يلزم وجود خبرة سابقة في البرمجة أو الذكاء الاصطناعي للبدء. ابدأ رحلتك في بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي من البداية إلى النهاية اليوم.