مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي: المفاهيم، النماذج، والتطبيقات العملية

يعمل الذكاء الاصطناعي (AI) على إحداث تحول سريع في كل قطاع، مما يجعل الفهم المفاهيمي لآلياته الأساسية أمراً بالغ الأهمية للبقاء في صدارة المستقبل. يقدم هذا الكورس إطاراً مفاهيمياً واضحاً لفهم المبادئ الأساسية للذكاء الاصطناعي وMachine Learning. ستتجاوز الضجة الإعلامية لتكتسب فهماً عملياً لكيفية تعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي، وتحليل البيانات، ووضع التنبؤات، وتوليد المخرجات، مما يتيح لك استخدام هذه التقنيات القوية بشكل مسؤول وفعال. ما ستتعلمه: فهم التعريفات الأساسية والسياق التاريخي للذكاء الاصطناعي وMachine Learning. التعرف على الفروق بين نماذج التعلم الخاضع للإشراف، وغير الخاضع للإشراف، والتعلم التعزيزي. تحليل دور إعداد البيانات، وهندسة الخصائص، والتحقق من الصحة في تدريب النماذج. ممارسة استخدام التقنيات الأساسية لهندسة التوجيه الفعالة مع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). تطبيق المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي الأخلاقي، والعدالة، والتخفيف من التحيز في مجموعات البيانات. يبدأ المحتوى بالمصطلحات الرئيسية والمبادئ الأساسية، ثم ينتقل عبر التعامل مع البيانات، وأنواع النماذج الأساسية، وطرق التطبيق العملية، بما في ذلك تقنيات generative AI الحديثة. تم تصميم هذا الكورس للمبتدئين تماماً الذين ليس لديهم معرفة سابقة بالبرمجة أو الرياضيات المتقدمة. ابدأ في بناء أساسك المفاهيمي في مستقبل التكنولوجيا اليوم.