تبدأ رحلتنا في استكشاف موقع مجاني شامل يضم كنوز وهي : دورات مجانية ومنح دراسية ووظائف وتدريب ومقالات مفيدة ودليل كامل لكل مجال خاص بالتكنولوجيا حصريا وبعض من المجالات الاخري لمتابعة كل جديد علي التليجرام والفيسبوك | Telegram | Facebook

AI & Quantum Computing Mastery: From Zero to Expert Bootcamp

دورة متاحة لفترة محدودة
free-palestine free-palestine

Responsive image
منذ 3 ساعات

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

أطلق العنان لقوة الذكاء الاصطناعي (AI) والحوسبة الكمومية (QC) من خلال هذه الدورة التدريبية العملية الشاملة المصممة للمبتدئين والمحترفين الذين يتطلعون إلى استكشاف الجيل التالي من تقنيات الحوسبة. تغطي هذه الدورة التعلم الآلي (ML)، والتعلم العميق (DL)، والشبكات العصبية، وميكانيكا الكم، والتعلم الآلي الكمي (QML)، وتطبيقات AI-QC الهجينة، مما يزودك بالمهارات اللازمة لبناء مشاريع في العالم الحقيقي. مع استمرار الذكاء الاصطناعي في تحويل صناعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والأمن السيبراني والأتمتة، تُحدث الحوسبة الكمومية ثورة في الطريقة التي نحل بها المشكلات المعقدة من خلال التراكب والتشابك والكم. بوابات. تم تصميم هذه الدورة لمساعدتك على إتقان أساسيات الذكاء الاصطناعي قبل الغوص في خوارزميات الكم والذكاء الاصطناعي الكمي وأنظمة الذكاء الاصطناعي لمراقبة الجودة الهجينة. لماذا تأخذ هذه الدورة التدريبية؟
  • تعلم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق والشبكات العصبية من الصفر.
  • فهم مبادئ الحوسبة الكمومية بما في ذلك البتات الكمومية والتراكب والتشابك والدوائر الكمومية.
  • إتقان التعلم الآلي الكمي (QML) مع الشبكات العصبية الكمومية (QNNs) والتحسين الكمي.
  • اكتسب خبرة عملية في TensorFlow، وPyTorch، وQiskit، وIBM Quantum، وOpenAI.
  • تنفيذ التطبيقات التي تعمل بالطاقة الكمومية لاكتشاف الأدوية والتمويل وتحسين المحفظة.
  • تطوير الخبرة في عمليات المحاكاة الكمومية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لتسريع تحليلات البيانات الضخمة والتعلم العميق.
ما ستتعلمه: أساسيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
  • مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي والتعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف.
  • التعلم العملي العميق باستخدام TensorFlow وPyTorch.
  • تطوير روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتعرف على الصور ونماذج اكتشاف الاحتيال.
  • تنفيذ التعلم المعزز لأنظمة الذكاء الاصطناعي ذاتية التعلم.
الحوسبة الكمومية والخوارزميات الكمومية
  • فهم الكم البتات (الكيوبتات) والبوابات الكمومية والتراكب الكمي والتشابك.
  • تعلم تصميم الدوائر الكمومية وقياس الكم.
  • نفذ خوارزميات الكم مثل بحث جروفر، وخوارزمية شور، ومصنفات الكم المتغيرة (VQC).
التعلم الآلي الكمي (QML) والذكاء الاصطناعي الهجين (AI-QC) التطبيقات
  • استكشف الذكاء الاصطناعي المحسن الكمي وطرق النواة الكمومية والدوائر الكمومية المتغيرة.
  • قم بتدريب الشبكات العصبية الكمومية (QNNs) لمهام التعلم العميق.
  • نفذ نماذج تعلم الآلة المعززة كميًا للتمويل واكتشاف الأدوية والأمن السيبراني.
من يجب أن يأخذ هذه الدورة التدريبية؟
  • المبتدئون الباحثون لإتقان الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق والحوسبة الكمومية.
  • مطورو البرامج وعلماء البيانات المهتمين بالذكاء الاصطناعي الكمي وتطبيقات AI-QC الهجينة.
  • باحثو الذكاء الاصطناعي وعشاق الحوسبة الكمومية الذين يستكشفون الشبكات العصبية الكمومية وQML.
  • المتخصصون في مجال التكنولوجيا الراغبين في الانتقال إلى الحوسبة الكمومية وأبحاث الذكاء الاصطناعي.
التقنيات مغطى
  • Python، وTensorFlow، وPyTorch، وOpenAI، وIBM Quantum، وQiskit، وD-Wave، وScikit-Learn، وNumPy، وPandas
  • الخوارزميات الكمومية، والشبكات العصبية الكمومية، والدوائر الكمومية المتغيرة، والتشفير الكمي
  • التعلم المعزز، ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP)، والذكاء الاصطناعي الأمن السيبراني، الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية، الذكاء الاصطناعي للتمويل
توفر هذه الدورة كل ما تحتاجه لتصبح خبيرًا في الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية، مما يضمن أنك مستعد لمستقبل الحوسبة الكمومية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)

اغلق مانع الاعلانات لتحصل على الدورة



0 تعليقات