تعلّم الذكاء الاصطناعي بالممارسة

دورات فيديو تحوّل أدوات الذكاء الاصطناعي إلى مهارات قابلة للتكرار.

تعلّم الذكاء الاصطناعي بالممارسة

دورات فيديو تحوّل أدوات الذكاء الاصطناعي إلى مهارات قابلة للتكرار.

• تحليل البيانات عملياً باستخدام Python وPandas - ابنِ سير عمل عملي للتحليل عبر خطوات قصيرة: جهّز دفتر الملاحظات، وافهم قيم Python، وحمّل الملفات الشائعة، واختر البيانات واربطها، ولخّص المجموعات، وافحص مجموعة بيانات. الدروس المختارة عروض تعليمية من قناة Alex The Analyst على YouTube، ولا تغني عن وثائق المكتبات المحدثة. ستنتهي بدفتر قابل لإعادة التنفيذ للتحليل الاستكشافي، وبسجل واضح لافتراضاتك.
• أسس تعلّم الآلة: من الخوارزميات إلى خطوط المعالجة - اربط الحدس الهندسي للمتجهات بالتفكير بأقرب الجيران، والأشجار المعززة، ودوال الخسارة، وخطوط المعالجة التمهيدية، ومثالين موجزين للشبكات العصبية. تستخدم السلسلة دروس CampusX على YouTube بوصفها عروضاً تطبيقية. وبدلاً من اعتبار مثال برمجي دليلاً على التعميم، ستتدرب على السؤال عن البيانات والهدف والتقسيم ومقياس التقييم الذي يستخدمه النموذج.
• التعلّم العميق والرؤية الحاسوبية باستخدام CNNs - انتقل من دور التعلّم العميق وعائلات الشبكات العصبية إلى أساسيات PyTorch والبنية الالتفافية والنماذج المدرّبة مسبقاً والتعلّم بالنقل. يقدّم الدرس الأخير سياقاً محدوداً لمشروع تصنيف الصور. تُعرض المادة عبر دروس CampusX على YouTube، لذلك ينبغي التحقق من واجهات أطر العمل ومصطلحات مجموعات البيانات في الوثائق المحدثة قبل تنفيذ مشروع.
• أسس معالجة اللغة الطبيعية وصولاً إلى المحوّلات وLLMs - ابنِ تصوراً متسلسلاً لمعالجة اللغة الطبيعية: عرّف المهمة، وضع المعالجة المسبقة والتمثيل في خط، وجرب صياغة تصنيف نصي خاضع للإشراف، ثم اربط الانتباه الذاتي بالتطور التاريخي للنماذج اللغوية. الدروس المختارة من CampusX مادة تعليمية لا وعداً بنتيجة لنموذج بعينه، وتركز التمارين على إظهار اختيارات المعالجة وافتراضات التقييم.
• بناء تطبيقات GenAI باستخدام LangChain وLangGraph - ابدأ بدور LangChain في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، ثم افحص المكونات وواجهات النماذج والمطالبات والمخرجات المنظمة والمحللات، قبل الانتقال إلى سير عمل وكيل في LangGraph. تقدم CampusX العروض المختارة وسياق الشيفرة؛ وقد تتغير أسماء الحزم وواجهات البرمجة، لذلك تعامل مع التمارين كنماذج تحتاج إلى تحقق لا تعليمات إنتاج ثابتة. تكافئ الدورة المخططات الصريحة ومدخلات الاختبار وانتقالات الحالة القابلة للرصد.
• أتمتة الذكاء الاصطناعي وتشغيل الوكلاء - يدرس هذا المقرر أنماطًا عملية للأتمتة من دون التعامل مع العرض التوضيحي بوصفه مخططًا جاهزًا للإنتاج. ينتقل من سير عمل متكامل للمحتوى إلى التشغيل عن بُعد، والجدولة، والامتدادات، وتصميمات متعددة الوكلاء بنمط المشرف، وسير عمل في n8n يتضمن ضبطًا بشريًا للجودة. يُتوقع من المتعلمين اختبار الصلاحيات، والتعافي من الإخفاق، ومعالجة البيانات، وخطوات الأدوات الحساسة للتغيير.
• Claude Cowork والعمل المعرفي بالذكاء الاصطناعي - استخدم العروض المختارة لدراسة أنماط العمل المعرفي: تنظيم الملفات، وإضافة سياق دائم، والبحث في موقع، وتغليف قدرات قابلة لإعادة الاستخدام، وصياغة مخرجات تجارية، ومقارنة التدفقات بالوكلاء. ينصب التركيز على المدخلات القابلة للفحص والمخرجات القابلة للمراجعة، لأن الواجهات والصلاحيات قد تتغير.
• المطالبات التطبيقية للبحث والعمل عالي الحساسية - ينتقل هذا المقرر من بنية المطالبة والأمثلة إلى سياق الإجراءات القانونية، وتحليل فجوات المحادثة، وتأصيل الاسترجاع، والبحث البصري، واكتشاف الكلمات المفتاحية. يتعامل المقرر مع مخرجات النموذج بوصفها مسودة للفحص، لا نصيحة قانونية ولا إثباتًا لواقعة ولا بديلًا عن المراجعة المؤهلة. ينتج كل تكليف مطالبة أو سجل أدلة أو أثر تقييم يمكن تدقيقه.
• أساسيات نماذج اللغة الكبيرة: التعلم العميق والنماذج والاسترجاع - يربط هذا المقرر بين تدريب الشبكات العصبية وممارسة التعلم بالنقل من جهة، وداخليات نماذج اللغة وتقييم النماذج والمطالبة وحلقات الوكلاء واتصالات أدوات MCP وسير العمل الموجّه بالاسترجاع من جهة أخرى. تجمع المادة بين دروس تقنية مطولة وعروض أقصر؛ فاستخدم التكليفات للتمييز بين المفاهيم الدائمة والأوامر الحساسة للإصدار، ولاحظ كل حدود النظام واختبرها.
• أساسيات الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة إلى وكلاء البحث (أردية-إنجليزية) - يبني هذا المقرر مسارًا مفاهيميًا من التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية إلى نماذج اللغة الكبيرة وأدوات النماذج المدربة مسبقًا والمطالبات ومشروع تخرج لوكيل بحث بلغة Python. تُقدَّم السلسلة بتعليم أردي-إنجليزي، وينبغي استخدامها أساسًا للتجارب لا وعدًا ببقاء واجهة نموذج أو مكتبة أو خدمة مستضافة على حالها. تركز التكليفات على التعامل مع المصادر والمخرجات المنظمة والمراجعة البشرية.
• إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي: المطالبات والاتساق والأدوات المحلية - ابدأ من موجز بصري وابنِ سير عمل للصور يمكن مراجعته. ستقارن بين أساليب التوليد والتحرير، وتتدرب على بناء المطالبة، وتحافظ على استمرارية الشخصية والمشهد، وتختبر الخيارات المستضافة والمحلية دون اعتبار واجهة بعينها ثابتة. يركز المقرر على سجلات الإصدارات والأذونات ومراجعة المخرجات والإفصاح عن الوسائط الاصطناعية.
• إنتاج الفيديو بالذكاء الاصطناعي: من تحويل الصورة إلى فيديو إلى الإعلانات السينمائية - خطط لأعمال الفيديو القصيرة بالذكاء الاصطناعي على هيئة لقطات واختبارات ونقاط مراجعة. ينتقل التسلسل من كتابة مطالبات تحويل النص إلى فيديو إلى التخطيط السينمائي وتحريك الصور وتجارب تحويل الصورة إلى فيديو والإعداد المحلي واستكشاف الأخطاء وإصلاحها ومشروع ختامي موجه للإعلانات. وتظل عادات الإنتاج المتينة، مثل الموجزات وأوراق الاستمرارية وسجلات المصدر وسجلات العيوب والموافقة البشرية، مفيدة مع تغير الأدوات والنماذج.
• سير عمل المحتوى والتسويق بالذكاء الاصطناعي - أنشئ نظام محتوى صغيرًا بدل كومة من نصائح الأدوات. ستتدرب على تصميم المطالبة والسياق، وموجزات متعددة المخرجات، والأتمتة المحدودة، والمسودات بأسلوب المحتوى الذي ينشئه المستخدمون، والاختصارات على الهاتف، وتجارب التسويق، ومختبرات المطالبات المضبوطة. ويُبقي كل سير عمل التحقق والخصوصية ومراجعة الادعاءات والموافقة البشرية واضحة، حتى لا تصبح واجهة منتج متغيرة مصدر الحقيقة الوحيد للمقرر.
• أنظمة البحث والإنتاجية بالذكاء الاصطناعي - صمّم روتينات البحث والإنتاجية كسير عمل قابل للتدقيق. تغطي الدروس أذونات مساحة العمل والتقاط الاجتماعات ووكلاء البحث المجدولين وجمع إشارات المنتجات وتقييم الميزات وأمن الوكلاء والعمل بمساعدة الصوت. وبدل الوعد بالدقة الآلية، يطلب المقرر من المتعلمين تحديد حدود المصادر وفحص المخرجات وحماية المعلومات الحساسة والاحتفاظ بمسار يدوي بديل.
• الذكاء الاصطناعي المسؤول: الإنصاف وقابلية التفسير والخصوصية والثقة - تعلّم تحويل شواغل الذكاء الاصطناعي المسؤول إلى أسئلة مراجعة وسجلات قرار ملموسة. ينتقل التسلسل من تحديد النطاق الأخلاقي وتعريفات الإنصاف المتنافسة إلى تصميم اختبارات التحيز وحدود الشرح ونمذجة تهديدات الخصوصية وأسئلة حقوق النشر والمصدر والتحقق من التزييف العميق. لا يقدم المقرر نصيحة قانونية أو درجة إنصاف شاملة؛ بل يركز على الأدلة والأشخاص المتأثرين وعدم اليقين والرقابة البشرية والتصعيد.

الأسئلة الشائعة

هل هناك دورات مجانية متاحة؟

نعم. يتوفر الدرس التمهيدي في كل دورة متاحة كمعاينة مجانية، ولا تحتاج إلى بطاقة ائتمان للبدء.

كيف تعمل النسخة التجريبية لمدة 7 أيام؟

يحصل المستخدمون المؤهلون على فترة تجريبية مجانية لمدة 7 أيام. بعد ذلك، تتجدد الخطة الشهرية أو السنوية المختارة تلقائيًا حتى تقوم بالإلغاء. ألغِ قبل نهاية الفترة التجريبية لتجنب تحصيل الرسوم.

ما هو تصريح الأكاديمية؟

يمنحك تصريح الأكاديمية وصولاً غير محدود إلى جميع الدورات الكاملة والموارد المميزة والمهام الحصرية. وهو متوفر مقابل 29 دولارًا شهريًا أو 249 دولارًا سنويًا، ويمكنك الإلغاء في أي وقت من خلال بوابة فواتير Stripe الخاصة بنا.

هل الأكاديمية متضمنة مع Lumi Pro؟

نعم. إذا كان لديك اشتراك Lumi Pro نشط، فسيتم تضمين الوصول غير المحدود إلى الأكاديمية تلقائيًا دون أي تكلفة إضافية.

محتوى دورة بترخيص مفتوح · مرخّص CC BY · الترخيص موثّق

لا يتضمن هذا الدليل إلا الدورات التي تملك أدلة ترخيص كاملة ومعتمدة ودرسًا منشورًا مؤهلًا واحدًا على الأقل.