تطبيق الذكاء الاصطناعي: الشبكات العصبية وأساسيات تحليل البيانات

يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولاً سريعاً في كل مجال مهني، ولكن البدء يتطلب فهم الأدوات العملية والمفاهيم الأساسية. توفر هذه الدورة هذا الأساس الضروري. بحلول نهاية هذا البرنامج، ستفهم المبادئ الأساسية وراء الذكاء الاصطناعي الحديث، وتطبق نماذج الشبكات العصبية الأساسية لتصنيف البيانات، وتحلل مجموعات البيانات باستخدام أدوات AI المساعدة، وتدمج مساعدة AI في سير عملك البرمجي. ما ستتعلمه: * فهم المصطلحات الأساسية وهيكل الشبكات العصبية ونماذج التعلم الآلي. * تطبيق تقنيات تحليل البيانات العملية، بما في ذلك إعداد البيانات وتفسير النتائج. * ممارسة هندسة الأوامر الفعالة للتفاعل مع نماذج اللغة الكبيرة وتوليد مقتطفات التعليمات البرمجية. * تهيئة نماذج التعلم الخاضع للإشراف الأساسية لمهام تصنيف البيانات والتنبؤ. * تعلم المبادئ الأساسية لـ Retrieval-Augmented Generation (RAG) لبناء تطبيقات استرجاع المعرفة. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية والتعريفات التأسيسية، وتنتقل عبر تمارين عملية لمعالجة البيانات، وتختتم بالتطبيق العملي لنماذج AI للدعم التحليلي والبرمجي. يتم شرح جميع المفاهيم بوضوح من خلال الشروحات المكتوبة وأمثلة التعليمات البرمجية. صُممت هذه الدورة للمبتدئين تماماً الذين ليس لديهم خبرة سابقة في التعلم الآلي أو الشبكات العصبية أو الإحصاء المتقدم. إذا كنت مستعداً لتطبيق مفاهيم AI على مهام العالم الحقيقي، فهذا هو المكان الذي تبدأ منه. ابدأ في بناء فهمك الأساسي للذكاء الاصطناعي اليوم.