Full-Stack AI Engineer: Python, ML, Deep Learning & GenAI

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 :

تحتوي هذه الدورة على استخدام الذكاء الاصطناعي (AI). مرحبًا بك في Full-Stack AI Engineer: Python، ML، Deep Learning & GenAI، البرنامج النهائي الشامل المصمم لتحويلك إلى مهندس ذكاء اصطناعي جاهز للإنتاج. في دورة الذكاء الاصطناعي الشاملة هذه، ستتقن كل طبقة من خطوط هندسة الذكاء الاصطناعي، بدءًا من برمجة بايثون وأسس علوم البيانات وحتى التعلم الآلي والتعلم العميق وعمليات MLOps والذكاء الاصطناعي التوليدي مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). هذه الدورة هي خريطة الطريق الكاملة لتصبح مهندس ذكاء اصطناعي متكامل، قادر على تصميم نماذج الذكاء الاصطناعي وبناءها وتدريبها ونشرها وتوسيع نطاقها عبر بيئات العالم الحقيقي. ستكتسب خبرة عملية من خلال مشاريع حقيقية باستخدام NumPy، وPandas، وScikit-learn، وTensorFlow، وPyTorch، وDocker، وGit، وMLflow، وLangChain، وFastAPI، مما يضمن لك تعلم نفس أدوات الذكاء الاصطناعي التي تستخدمها شركات التكنولوجيا الرائدة. ستبدأ رحلتك من خلال تعلم Python لعلوم البيانات، وإتقان تدفق التحكم، والوظائف، وهياكل البيانات، ومعالجة الملفات. بعد ذلك، ستتعمق في تحليل البيانات وتصورها باستخدام Matplotlib، وSeaborn، وPandas، وتطوير أساس قوي في تنظيف البيانات، وهندسة الميزات، والنمذجة الإحصائية. ستمكنك مهارات البيانات الأساسية هذه من التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة وإعدادها لسير عمل التعلم الآلي. تركز المرحلة التالية من الدورة على التعلم الآلي (ML). سوف تستكشف التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتصنيف، والانحدار، وطرق التجميع، وتقنيات التقييم النموذجية. ستنفذ خوارزميات مثل الانحدار الخطي، والانحدار اللوجستي، وأشجار القرار، والغابات العشوائية، وXGBoost، وLightGBM، وCatBoost. يتم تعزيز كل موضوع من خلال مشاريع التعلم الآلي العملية التي تساعدك على تطبيق النظرية في سيناريوهات حقيقية. بعد إتقان تعلم الآلة، ستتقدم إلى التعلم العميق (DL) - بناء وتدريب الشبكات العصبية باستخدام TensorFlow وPyTorch. ستفهم الانتشار الأمامي، والانتشار العكسي، ووظائف التنشيط، ووظائف الخسارة، وتحسين نزول التدرج. ستقوم بإنشاء شبكات عصبية تلافيفية (CNNs) لتصنيف الصور والشبكات العصبية المتكررة (RNNs) وLSTMs وGRUs لنمذجة التسلسل. بحلول نهاية هذه الوحدة، ستكون قد قمت ببناء ونشر نماذج متعددة للتعلم العميق على مجموعات بيانات حقيقية. وبعد ذلك، ستدخل إلى عالم MLOps (عمليات التعلم الآلي) - وهي المهارة الأساسية لنشر وإدارة أنظمة الذكاء الاصطناعي في الإنتاج. ستتعلم التحكم في الإصدار باستخدام Git وDVC، وتغليف النماذج باستخدام ONNX وTorchScript، وخدمة واجهة برمجة التطبيقات (API) باستخدام Flask وFastAPI، والنشر السحابي على AWS، وGCP، وAzure. ستقوم بأتمتة مسارات النماذج باستخدام أدوات CI/CD، مما يضمن أن نماذجك موثوقة وقابلة للتطوير وجاهزة للاستخدام المؤسسي. وأخيرًا، ستتعمق في الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) ونماذج اللغات الكبيرة (LLMs). ستتقن الهندسة السريعة والترميز والضبط الدقيق وتوليد الاسترجاع المعزز (RAG) وأطر عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي مثل LangChain وCrewAI. ستنشئ تطبيقات LLM حقيقية باستخدام واجهات برمجة تطبيقات OpenAI GPT وClaude وGemini، وبلغت ذروتها في مشروع رئيسي حيث يمكنك تطوير برنامج الدردشة الآلي أو منشئ المحتوى الخاص بك. وبحلول نهاية هذه الدورة، سيكون لديك المجموعة التقنية الكاملة لتصبح مهندس ذكاء اصطناعي كامل المكدس - محترف يفهم علوم البيانات، والتعلم الآلي، والتعلم العميق، وعمليات MLOps، والذكاء الاصطناعي التوليدي الشامل. سواء كنت تبدأ حياتك المهنية في مجال الذكاء الاصطناعي أو تتوسع إلى أدوار هندسية متقدمة، فإن هذه الدورة تزودك بالمهارات والأدوات والمحفظة اللازمة لبناء مستقبل الذكاء 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)