معسكر الذكاء الاصطناعي المتقدم

أهداف المعسكر:

• تطوير مهارات تحليل البيانات باستخدام مكتبة Pandas لاستخلاص الأنماط والرؤى.
• تمكين المشاركين من بناء تطبيقات تفاعلية لعرض البيانات باستخدام Streamlit.
• تدريب المتدربين على تطبيق خوارزميات التعلم غير الإشرافي مثل التجميع (Clustering) لتحليل البيانات غير المصنفة.
• إكساب المتدربين القدرة على بناء نماذج تعلم آلي إشرافية تعتمد على خوارزميات الأشجار لاتخاذ قرارات دقيقة.
• فهم المبادئ الأساسية للتعلم العميق (Deep Learning) واستخدام الشبكات العصبية البسيطة.
• تطبيق الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) في تصنيف الصور وفهم كيفية التعامل مع بيانات الصور.
• إعداد المتدرب لتطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات عملية متنوعة.
• تعزيز التفكير التحليلي والنمذجة باستخدام أدوات Python الحديثة في مجال الذكاء الاصطناعي.

معلومات يجب عليك معرفتها قبل الاشتراك 



• تبدأ في يبدأ المعسكر في 28-09-2025 لمدة 3 اشهر من07:00  09:00 PM
• أيام التدريب (احد - ثلاثاء - خميس)
• الدورات بث مباشر لايف عبر برنامج زوم ( وتتسجل لمدة 6 أشهر ) 
• قيمة الاشتراك تشمل ( ملفات الدورة + شهادة حضور معتمدة )
• لايمكن تأجيل الكورسات او المسار بالكامل .

• يحصل المتدرب في نهاية التدريب على 3 شهادات حضور معتمدة .



محاور المعسكر:

• تحليل البيانات باستخدام مكتبة Pandas
• تنظيم البيانات، تنظيفها، واستخلاص الرؤى منها تمهيدًا لبناء النماذج الذكية.
• تصميم لوحات تحكم تفاعلية باستخدام Streamlit
• إنشاء تطبيقات ويب بسيطة لعرض وتحليل البيانات باستخدام Python.
• تطبيق خوارزميات تعلم الآلة غير الإشرافية (Clustering)
• تصنيف البيانات غير المصنفة باستخدام تقنيات مثل K-Means وتحليل التجمعات.
• نماذج تعلم الآلة الإشرافية القائمة على الأشجار
• بناء نماذج تصنيف وتنبؤ باستخدام خوارزميات مثل Decision Trees وRandom Forest.
• أساسيات التعلم العميق (Deep Learning)
• فهم المفاهيم الأساسية للشبكات العصبية واستخدام مكتبات مثل TensorFlow أو Keras.
• الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) لتصنيف الصور
• بناء نماذج لمعالجة الصور وتصنيفها باستخدام تقنيات التعلم العميق.