الذكاء الاصطناعي من الصفر الي الاحتراف

لتعلّم الذكاء الاصطناعي من الصفر إلى الاحتراف، تحتاج إلى خطة منهجية تبدأ بالمفاهيم الأساسية وتصل إلى المهارات المتقدمة والتطبيقات العملية. إليك خارطة طريق مفصلة:<br /> ________________________________________<br /> المرحلة الأولى: الأساسيات<br /> 1. الرياضيات الضرورية<br /> • الجبر الخطي: المصفوفات، المتجهات، التحويلات الخطية.<br /> • الإحصاء والاحتمالات: التوزيعات، التوقعات، الانحدار.<br /> • التفاضل والتكامل: فهم دوال التكاليف والتدرجات.<br /> مصادر:<br /> • Khan Academy<br /> • كتاب: "Mathematics for Machine Learning"<br /> ________________________________________<br /> المرحلة الثانية: البرمجة<br /> 2. لغة Python<br /> • التعامل مع: numpy، pandas، matplotlib.<br /> • البرمجة الكائنية (OOP).<br /> • معالجة البيانات.<br /> مصادر:<br /> • كورس: "Python for Everybody" - Coursera<br /> • موقع: w3schools - Python<br /> ________________________________________<br /> المرحلة الثالثة: تعلم الآلة (Machine Learning)<br /> 3. المفاهيم الأساسية<br /> • التعلم الخاضع والإشرافي.<br /> • الانحدار، التصنيف.<br /> • الشبكات العصبية.<br /> • التحقق المتقاطع (Cross Validation).<br /> أدوات:<br /> • مكتبات: scikit-learn، TensorFlow، Keras<br /> مصادر:<br /> • كورس: "

لتعلّم الذكاء الاصطناعي من الصفر إلى الاحتراف، تحتاج إلى خطة منهجية تبدأ بالمفاهيم الأساسية وتصل إلى المهارات المتقدمة والتطبيقات العملية. إليك خارطة طريق مفصلة:<br /> <br /> المرحلة الأولى: الأساسيات<br /> 1. الرياضيات الضرورية<br /> الجبر الخطي: المصفوفات، المتجهات، التحويلات الخطية.<br /> <br /> الإحصاء والاحتمالات: التوزيعات، التوقعات، الانحدار.<br /> <br /> التفاضل والتكامل: فهم دوال التكاليف والتدرجات.<br /> <br /> مصادر:<br /> Khan Academy<br /> <br /> كتاب: "Mathematics for Machine Learning"<br /> <br /> المرحلة الثانية: البرمجة<br /> 2. لغة Python<br /> التعامل مع: numpy، pandas، matplotlib.<br /> <br /> البرمجة الكائنية (OOP).<br /> <br /> معالجة البيانات.<br /> <br /> مصادر:<br /> كورس: "Python for Everybody" - Coursera<br /> <br /> موقع: w3schools - Python<br /> <br /> المرحلة الثالثة: تعلم الآلة (Machine Learning)<br /> 3. المفاهيم الأساسية<br /> التعلم الخاضع والإشرافي.<br /> <br /> الانحدار، التصنيف.<br /> <br /> الشبكات العصبية.<br /> <br /> التحقق المتقاطع (Cross Validation).<br /> <br /> أدوات:<br /> مكتبات: scikit-learn، TensorFlow، Keras<br /> <br /> مصادر:<br /> كورس: "Machine Learning" - Andrew Ng (Coursera)<br /> <br /> كتاب: "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow"<br /> <br /> المرحلة الرابعة: الذكاء الا

دورة مفيدة جدا