عن الدورة
الاصابدأ رحلتك نحو المستقبل مع دبلومة الذكاء الاصطناعي من FutureTech Academy، المصممة لتأهيلك كمهندس ذكاء اصطناعي محترف.
في خلال 3 أشهر (108 ساعة تدريبية)، ستتعلم كل ما تحتاجه من أساسيات البرمجة بلغة Python إلى بناء أنظمة ذكية متقدمة باستخدام أحدث التقنيات مثل:
Machine Learning، Deep Learning، Computer Vision، Natural Language Processing، Large Language Models (LLMs).
الكورس يوازن بين الفهم النظري العميق والتطبيق العملي المكثف من خلال مشاريع حقيقية باستخدام أدوات الذكاء طناعي الحديثة.
من هم مدربوك في هذه الرحلة؟
الكورس مُقدم بواسطة فريق خبراء FutureTech في الذكاء الاصطناعي، المتخصصين في مجالات التعلم الآلي، الرؤية الحاسوبية، ومعالجة اللغة الطبيعية، بخبرة عملية في تطوير مشاريع ذكاء اصطناعي حقيقية مستخدمة في السوق.
ماذا سوف تتعلم؟
إتقان مفاهيم الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته الحديثة. تعلم البرمجة بلغة Python وتوظيفها في بناء أنظمة ذكية. اكتساب مهارات في Machine Learning وDeep Learning باستخدام مكتبات مثل TensorFlow, Keras, PyTorch. التعرف على Computer Vision من خلال OpenCV وتقنيات التعرف على الوجوه والعواطف. التعمق في: Natural Language Processing (NLP) & Large Language Models (LLMs). احتراف Prompt Engineering وإنشاء تطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي التوليدي. فهم المبادئ الأخلاقية لـ الذكاء الاصطناعي المسؤول والآمن. تنفيذ مشاريع عملية متكاملة تشمل تحليل النصوص، التصنيف، توليد المحتوى، والتعرف على الصور.
خطة الدراسة؟
Module I: Foundations of AI and Python مقدمة في الذكاء الاصطناعي والبرمجة بلغة Python. بيئة التطوير (Python, Jupyter, VS Code). مشروع تطبيقي: AI Calculator باستخدام خوارزميات بسيطة للتنبؤ. Module II: Machine Learning & Deep Learning مفاهيم التعلم الآلي وأنواعه (Supervised & Unsupervised). خوارزميات مثل Linear Regression, Decision Trees, K-Means. مشروع عملي: Fake News Detection. التعمق في الشبكات العصبية والتعلم العميق باستخدام TensorFlow وKeras. مشروع عملي: Plant Disease Detection using Transfer Learning. Module III: Computer Vision & NLP تعلم OpenCV وتقنيات التعرف على الوجوه والعواطف. بناء أنظمة مثل Smart Attendance & Drowsiness Detection. التعمق في NLP وTransformers باستخدام Hugging Face. مشروع عملي: Text Summarization using Transformers. Module IV: Generative AI & Advanced Applications تطوير تطبيقات ذكاء اصطناعي باستخدام Streamlit، Gradio، Flask/FastAPI. التعرف على Chatbots وOpenAI API Integration. تطبيق عملي نهائي: End-to-End AI App with Web Interface. التعرف على Prompt Engineering وإنشاء Generative AI Tools. Module V: AI Ethics & Responsible AI مبادئ العدالة والشفافية والمسؤولية في الذكاء الاصطناعي. دراسات حالة عن التحيز في الأنظمة الذكية، الـ Deepfakes، وأخلاقيات استخدام AI في الطب والسيارات الذاتية.
فرص العمل بعد التخرج ؟
بعد إتمام الكورس، ستكون مؤهلاً للعمل كـ: مهندس ذكاء اصطناعي (AI Engineer) مهندس تعلم آلي (Machine Learning Engineer) باحث تعلم عميق أو عالم بيانات (Deep Learning / Data Scientist) مهندس رؤية حاسوبية (Computer Vision Engineer) مختص معالجة لغة طبيعية (NLP Engineer / Scientist) مطور تطبيقات ذكاء اصطناعي (AI Application Developer) مهندس برمجة Prompt Engineer
الأدوات والبرمجيات المستخدمة؟
Python 3.8+ Jupyter Notebook / VS Code / PyCharm Git مكتبات: NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch, OpenCV, NLTK, spaCy, Transformers, Streamlit, Gradio, Flask/FastAPI
متطلبات النظام ؟
نظام التشغيل: Windows 10/11 أو macOS أو Linux المعالج: Intel i5 أو AMD Ryzen 5 أو ما يعادلها الذاكرة: 8GB على الأقل (يفضل 16GB) التخزين: 150GB مساحة فارغة بطاقة رسومات (GPU) مخصصة للتعلم العميق (اختياري) اتصال إنترنت مستقر لاستخدام الأدوات السحابية
المتطلبات المسبقة؟
فهم أساسي لمفاهيم البرمجة. يفضل الإلمام المسبق بـ Python (سيتم تغطية الأساسيات خلال الكورس). معرفة بسيطة بالرياضيات والإحصاء تساعد في استيعاب المفاهيم.
الشهادة المعتمدة؟
بعد إتمام جميع المشاريع والتقييمات، يحصل المتدرب على شهادة معتمدة من FutureTech تؤهله للعمل في مجالات الذكاء الاصطناعي محليًا ودوليًا.
الأسئلة الشائعة
ما الأهم للحصول على وظيفة: الشهادة أم المشاريع؟ وما قيمة شهادتكم؟
سؤال ممتاز وإجابته مباشرة: المشاريع العملية هي الأهم بأشواط. في سوق العمل التقني، يريد مدير التوظيف أن يرى ما يمكنك بناؤه، وليس فقط ما درسته. لهذا السبب، بنينا دبلومتنا حول المشاريع العملية التي تمنحك ملف أعمال (Portfolio) قويًا يمكنك عرضه بثقة. في نهاية الدبلومة، ستحصل على شهادة إتمام معتمدة من FutureTech. الأهم من ذلك، أن هذه الدبلومة تؤهلك بالمعرفة والخبرة العملية التي تحتاجها للنجاح في امتحانات الشهادات الدولية المرموقة التي يبحث عنها أصحاب العمل، مثل شهادات Google, Microsoft, و AWS. باختصار، نحن نمنحك السلاح الأقوى لدخول السوق: المشاريع الحقيقية.
ما قيمة شهادتكم؟ وماذا عن الشهادات العالمية؟
سؤال ممتاز وإجابته مباشرة: المشاريع العملية هي الأهم بأشواط. في سوق العمل التقني، يريد مدير التوظيف أن يرى ما يمكنك بناؤه، وليس فقط ما درسته. لهذا السبب، بنينا دبلومتنا حول المشاريع العملية التي تمنحك ملف أعمال (Portfolio) قويًا يمكنك عرضه بثقة. في نهاية الدبلومة، ستحصل على شهادة إتمام معتمدة من FutureTech. الأهم من ذلك، أن هذه الدبلومة تؤهلك بالمعرفة والخبرة العملية التي تحتاجها للنجاح في امتحانات الشهادات الدولية المرموقة التي يبحث عنها أصحاب العمل، مثل شهادات Google, Microsoft, و AWS. باختصار، نحن نمنحك السلاح الأقوى لدخول السوق: المشاريع الحقيقية.
أنا لا أحب الرياضيات، هل ستكون عائقًا أمامي؟
لا تقلق، هذه من أكثر المخاوف شيوعًا. الحقيقة هي أنك لا تحتاج أن تكون عالم رياضيات لتصبح خبير ذكاء اصطناعي. نحن نركز على تعليمك الحدس والتطبيق العملي للمفاهيم الرياضية التي تحتاجها. لن نغرقك في نظريات معقدة، بل سنمنحك الأدوات التي تحتاجها لفهم “كيف” و”لماذا” تعمل الخوارزميات، وهو الأهم في سوق العمل.
ماهو الجهاز الذي احتاجه؟
إطلاقًا. أي جهاز كمبيوتر شخصي أو لابتوب حديث (بذاكرة 8GB RAM على الأقل) سيكون كافيًا تمامًا للبدء وتطبيق معظم ما ستتعلمه في الدبلومة. بالنسبة للمشاريع المتقدمة التي تتطلب قوة معالجة عالية، سنعلمك كيف تستخدم الأدوات السحابية المجانية مثل Google Colab، والتي تمنحك وصولًا إلى أجهزة قوية عبر الإنترنت.
السوق مليء بخبراء الذكاء الاصطناعي، هل فاتني القطار؟
بالعكس تمامًا، أنت في بداية الانطلاقة. ثورة الذكاء الاصطناعي لا تزال في مراحلها الأولى، والطلب على المواهب ينمو أسرع بكثير من عدد الخبراء المتاحين. الشركات الآن تدرك أنها بحاجة لمتخصصين في كل قسم تقريبًا. دخولك الآن يضعك في طليعة هذا التغيير ويمنحك ميزة تنافسية هائلة للسنوات القادمة.
ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي، تعلم الآلة، والتعلم العميق؟
الذكاء الاصطناعي (AI): هو المجال الكبير والشامل، وهو فكرة جعل الآلات ذكية وقادرة على محاكاة التفكير البشري. تعلم الآلة (Machine Learning): هو فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على تعليم الآلة من خلال البيانات والتجارب، بدلاً من برمجتها بشكل صريح لكل مهمة. التعلم العميق (Deep Learning): هو فرع أكثر تخصصًا من تعلم الآلة، يستخدم شبكات عصبية معقدة (تحاكي الدماغ البشري) لحل مشاكل متقدمة مثل التعرف على الصور والكلام. في دبلومتنا، ستمر بكل هذه المراحل لتتخرج بفهم متكامل للمجال.
No Review Yet
- مبتدئ
- نوفمبر 4, 2025