CS50 مقدمة في الذكاء الاصطناعي باستخدام بايثون

يعتمد هذا البرنامج المُدار من قبل مدرّب متخصص على منهج دورة Harvard CS50 الشهيرة: Introduction to Artificial Intelligence with Python، وقد تمت إعادة تصميمه ليقدَّم ضمن بيئة تعليمية تفاعلية تعتمد على التعلم الجماعي، مع توجيه مباشر، ومختبرات عملية، ومشاريع واقعية.

يتعلم المشاركون تصميم الأنظمة الذكية، وفهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي الأساسية، وتنفيذ نماذج التعلم الآلي باستخدام Python. يوازن البرنامج بين الجانب النظري والتمارين البرمجية التطبيقية، مما يمكّن المهنيين والطلاب من اكتساب مهارات جاهزة لسوق العمل في الذكاء الاصطناعي.

نظرة عامة

المدة وطريقة التقديم

● الصيغة: تدريب بقيادة مدرّب (عبر الإنترنت أو حضورياً)
● المدة: 5 أيام (موصى بها؛ قابلة للتعديل)
● يشمل: محاضرات، برمجة مباشرة، مختبرات عملية، مشاريع واقعية، مواد تدريبية
● المدرّب: متخصص ذو خبرة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وبخبرة قوية في Python

أهداف التعلّم

بنهاية البرنامج، سيكون المشاركون قادرين على:

● فهم المفاهيم الأساسية والتعريفات في الذكاء الاصطناعي
● نمذجة مشكلات البحث وتصميم خوارزميات البحث
● تمثيل المعرفة والتفكير المنطقي في الأنظمة الذكية
● بناء نماذج تعلم آلي للتصنيف والتنبؤ
● تنفيذ الشبكات العصبية باستخدام مكتبات مثل TensorFlow
● تطبيق تقنيات معالجة اللغة الطبيعية
● تصميم عملاء (Agents) ذكيين وحل المشكلات الواقعية
● كتابة وتصحيح برامج Python تطبق خوارزميات الذكاء الاصطناعي

مميزات البرنامج

● مستند إلى منهج CS50 للذكاء الاصطناعي، مع تكييفه للتدريب بقيادة مدرّب
● جلسات برمجة مباشرة ومختبرات عملية
● حل مشكلات تفاعلي باستخدام بيانات حقيقية
● تنفيذ موجّه لخوارزميات الذكاء الاصطناعي باستخدام Python
● تغطية شاملة للتعلم الآلي، والشبكات العصبية، وخوارزميات البحث، ومعالجة اللغة الطبيعية
● تكليفات ومشاريع واقعية
● تقديم من قبل متخصص ذو خبرة في AI/ML

الجدول التفصيلي للدورة

اليوم الأول: أساسيات الذكاء الاصطناعي وخوارزميات البحث

● مقدمة في مفاهيم الذكاء الاصطناعي، تاريخه وتطبيقاته
● نمذجة مشكلات البحث
● تنفيذ خوارزميات البحث غير الموجه والموجه (DFS، BFS، A*)
● تمارين Python: كتابة واختبار خوارزميات البحث
● تطبيقات واقعية لاستخدام البحث في أنظمة الذكاء الاصطناعي

الناتج: القدرة على نمذجة وحل مشكلات البحث باستخدام Python.

اليوم الثاني: تمثيل المعرفة والتفكير المنطقي

● المنطق القضاياوي والاستدلال المنطقي
● مشكلات الإشباع بالقيود (CSP)
● تمثيل المعرفة في الذكاء الاصطناعي
● تنفيذ الاستدلال المنطقي باستخدام Python
● دراسات حالة: التخطيط ومشكلات الجدولة

الناتج: مهارات في تمثيل المعرفة والاستدلال داخل الأنظمة الذكية.

اليوم الثالث: أساسيات التعلم الآلي باستخدام Python

● مفاهيم التعلم الموجَّه (التصنيف والانحدار)
● تنفيذ نماذج التعلم الآلي باستخدام Scikit-learn
● التدريب والاختبار وتقييم النماذج
● هندسة الميزات والمعالجة المسبقة
● مختبرات عملية: بناء مصنّفات باستخدام بيانات حقيقية

الناتج: القدرة العملية على بناء وتقييم نماذج التعلم الآلي باستخدام Python.

اليوم الرابع: الشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية

● مقدمة في الشبكات العصبية
● استخدام TensorFlow وKeras لبناء نماذج بسيطة
● أساسيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
● تجزئة النصوص، تمثيلها، وتحليل المشاعر
● مختبرات: بناء وتدريب شبكات عصبية وتنفيذ مهام NLP بسيطة

الناتج: القدرة على تنفيذ الشبكات العصبية وحلول NLP الأساسية باستخدام Python.

اليوم الخامس: العملاء الأذكياء، الأخلاقيات، والمشاريع

● تصميم عملاء (Agents) ذكيين
● دمج مكونات الذكاء الاصطناعي في أنظمة أكبر
● مناقشة أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والعدالة وتأثيره على المجتمع
● مشروع ختامي صغير: بناء تطبيق Python مدعوم بالذكاء الاصطناعي
● مراجعة شاملة، جلسة أسئلة، وإرشاد بشأن الشهادات

الناتج: الثقة في تصميم وتنفيذ ومناقشة حلول الذكاء الاصطناعي باستخدام Python.

منهجية التعلّم العملي

● برمجة مباشرة وعروض حية
● مختبرات موجَّهة باستخدام Python وScikit-learn وTensorFlow وKeras
● بيانات واقعية ودراسات حالة
● حل مشكلات تعاوني
● دعم مباشر من المدرّب أثناء التمارين
● مشروع ختامي يعرض مهارات المتعلم

حوّل مهاراتك في Python إلى حلول ذكاء اصطناعي عملية.

المتطلبات الأساسية

● الإلمام بأساسيات برمجة Python (المتغيرات، الحلقات، الدوال، هياكل البيانات)
● لا يشترط أي معرفة سابقة بالذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي

● المطورون والمبرمجون الراغبون في مقدمة قوية للذكاء الاصطناعي
● علماء البيانات والمحللون الذين يوسّعون مهاراتهم لتشمل الذكاء الاصطناعي
● طلاب وخريجو الجامعات في تخصصات علوم الحاسوب أو التخصصات ذات الصلة
● المهنيون التقنيون المقبلون على شهادات متقدمة في الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي
● أي شخص يمتلك خبرة أساسية في Python ويرغب بتطبيق الذكاء الاصطناعي عمليًا