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

एआई और क्वांटम कंप्यूटिंग में मास्टर: शून्य से विशेषज्ञ तक

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 :

اكتشف قوة الذكاء الاصطناعي (AI) والحوسبة الكمومية (QC) من خلال هذه الدورة الشاملة والعملية المصممة للمبتدئين والمحترفين على حدٍ سواء. تغطي هذه الدورة التعلم الآلي (ML)، والتعلم العميق (DL)، والشبكات العصبية، وميكانيكا الكم، والتعلم الآلي الكمي (QML)، والتطبيقات الهجينة AI-QC، وتمكنك من إنشاء مشاريع في العالم الحقيقي. عندما يقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل صناعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والأمن السيبراني والأتمتة، فإن الحوسبة الكمومية تغير الطريقة التي يتم بها حل المشكلات المعقدة من خلال التراكب والتشابك والبوابات الكمومية. ستأخذك هذه الدورة التدريبية عبر أساسيات الذكاء الاصطناعي، ثم ستتعمق أكثر في خوارزميات الكم، والذكاء الاصطناعي الكمي، وأنظمة الذكاء الاصطناعي لمراقبة الجودة الهجينة. لماذا هذه الدورة؟
  • تعلم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق والشبكات العصبية من الصفر.
  • فهم مبادئ الحوسبة الكمومية: البتات الكمومية والتراكب والتشابك والدوائر الكمومية.
  • التعلم الآلي الكمومي (QML): الشبكات العصبية الكمومية (QNNs) والتحسين الكمي.
  • احصل على خبرة عملية مع TensorFlow، PyTorch، وQiskit، وIBM Quantum، وOpenAI.
  • تطبيق التطبيقات التي تعمل بالطاقة الكمومية: اكتشاف الأدوية، والتمويل، وتحسين المحفظة.
  • تطوير الخبرة في عمليات المحاكاة الكمومية المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتسريع تحليلات البيانات الضخمة والتعلم العميق.
ما ستتعلمه: أساسيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
  • مقدمة اصطناعية للذكاء، التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف.
  • التعلم العميق العملي باستخدام TensorFlow وPyTorch.
  • تطوير روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والتعرف على الصور، ونماذج كشف الاحتيال.
  • تطبيق التعلم المعزز: على أنظمة الذكاء الاصطناعي ذاتية التعلم.
الحوسبة الكمومية والخوارزميات الكمومية
  • البت الكمومي (الكيوبتات)، والبوابات الكمومية، وفهم التراكب والتشابك الكمي.
  • تعلم تصميم الدوائر الكمومية وقياس الكم.
  • تطبق التطبيقات الكمومية مثل بحث جروفر، وخوارزمية شور، ومصنفات الكم المتغيرة (VQC) الخوارزميات.
تطبيقات التعلم الآلي الكمي (QML) وتطبيقات AI-QC الهجينة
  • استكشاف الذكاء الاصطناعي المعزز الكمي وطرق النواة الكمومية والدوائر الكمومية المتغيرة.
  • تدريب الشبكات العصبية الكمومية (QNNs) لمهام التعلم العميق.
  • تطبيق نماذج تعلم الآلة المعززة كميًا: للتمويل واكتشاف الأدوية والأمن السيبراني
لمن هذه الدورة التدريبية؟
  • المبتدئين الذين يرغبون في إتقان الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق والحوسبة الكمومية.
  • مطورو البرامج وعلماء البيانات الذين يرغبون في إتقان الذكاء الاصطناعي الكمي والهجين المهتمين بتطبيقات AI-QC.
  • باحثو الذكاء الاصطناعي وعشاق الحوسبة الكمومية الذين يستكشفون الشبكات العصبية الكمومية وQML.
  • متخصصو التكنولوجيا المهتمون بالحوسبة الكمومية والحوسبة الكمومية. الذكاء الاصطناعي هل تريد الانتقال إلى مجال البحث.
التقنيات المغطاة
  • Python، TensorFlow، PyTorch، OpenAI، IBM Quantum، Qiskit، D-Wave، Scikit-Learn، NumPy، Pandas
  • خوارزميات الكم، الشبكات العصبية الكمومية، دوائر الكم المتغيرة، الكم التشفير
  • التعلم المعزز، ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP)، والذكاء الاصطناعي للأمن السيبراني، والذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية، والذكاء الاصطناعي للتمويل
توفر لك هذه الدورة جميع الموارد التي تحتاجها لتصبح خبيرًا في الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية، مما يجعلك مستعدًا تمامًا 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