أسس هندسة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

مع تزايد اعتماد المؤسسات على الأنظمة الذكية لأتمتة المهام واستخلاص الرؤى، يتزايد الطلب على المهندسين المهرة القادرين على سد الفجوة بين النظرية والإنتاج. توفر هذه الدورة المعرفة الأساسية اللازمة للانتقال من فهم الخوارزميات الأساسية إلى هندسة حلول ذكاء اصطناعي (AI) قوية وقابلة للتوسع. ستكتسب فهماً شاملاً لدورة حياة التعلم الآلي، بدءاً من إعداد البيانات الأولي وصولاً إلى صيانة النموذج على المدى الطويل. بنهاية هذه الدورة، ستكون قادراً على ترجمة احتياجات العمل إلى معماريات تقنية وتطبيق الانضباط الهندسي على مشاريع الذكاء الاصطناعي. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية للتعلم المراقب وغير المراقب والتعلم المعزز - تطبيق تقنيات prompt engineering الحديثة للتفاعل بفعالية مع نماذج اللغة الكبيرة (large language models) - تهيئة مسارات البيانات (data pipelines) وإدارة دورات حياة النماذج باستخدام مبادئ MLOps - تطبيق vector databases لتعزيز استرجاع المعلومات وذاكرة النظام - التدرب على كتابة كود نظيف لتدريب وتقييم النماذج التنبؤية - نشر نماذج التعلم الآلي في البيئات السحابية للاستخدام في العالم الحقيقي تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية والأسس الرياضية قبل الانتقال إلى سير العمل الهندسي العملي واستراتيجيات النشر. ستقرأ شروحات مفصلة وتشارك في أمثلة قائمة على الكود تعكس معايير الصناعة. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين المهتمين بالجانب التقني للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. لا تتطلب خبرة سابقة في علم البيانات أو الهندسة للبدء. ابدأ رحلتك في عالم هندسة الأنظمة الذكية اليوم.