الذكاء الاصطناعي ولغة بايثون Python))
ما الأهداف الرئيسية لتعلم الذكاء الاصطناعي ولغة بايثون Python))؟
·
يعتبر كل من الذكاء الاصطناعي ولغة بايثون Python)) من أكثر
المهارات المطلوبة في سوق التكنولوجيا اليوم. وتٌمثل لغة بايثون Python)) لغة البرمجة الرائدة للذكاء الاصطناعي، وعلوم البيانات، والأتمتة (Automation)، وتطوير البرمجيات الحديثة.
إن تعلم الذكاء الاصطناعي ولغة بايثون (Python)
يساعدك على:
- تصميم تطبيقات ذكية وأدوات أتمتة (Automation).
- تحليل وتصوير البيانات بفعالية.
- التعرف على نماذج التعلم من
خلال الآلة والتعلم العميق.
- زيادة فرص عملك في مجالات تكنولوجيا المعلومات عالية الطلب.
وبغض
النظر عما إذا كنت مبتدئًا، أو طالبًا، أو محترفًاً تتطلع إلى تطوير مهاراتك، فإن
التدريب على الذكاء الاصطناعي ولغة بايثون Python)) يؤهلك تماماً لمستقبل
واعد في مجال تكنولوجيا المعلومات.
مسارات تعلم الذكاء الاصطناعي
ولغة بايثون (Python)
تم تصميم مسار الذكاء الاصطناعي ولغة بايثون ((Python الخاص بنا ليضم ثلاثة مستويات تصاعدية.
الأساسيات (مستوى المبتدئين)
صٌمم هذا المسار للمتدربين ذوي
الخبرة البرمجية القليلة أو المعدومة.
الدورات التدريبية:
- مقدمة في البرمجة باستخدام لغة بايثون (Python).
- استخدام لغة بايثون (Python) للتعامل مع
البيانات.
- حل المشكلات باستخدام لغة بايثون (Python).
المهارات المٌكتسبة:
- بناء الجمل و استخدام البرمجة المنطقية للغة بايثون (Python).
- تحديد المتغيرات والشروط والحلقات التكرارية.
- التعامل مع الدوال وهياكل
البيانات الأساسية.
- التعامل مع الملفات والمشاريع البسيطة.
المستوى المتوسط (بيانات لغة بايثون
(Python) التطبيقية
يركز هذا المسار على التطبيقات العملية لـلغة بايثون Python)) ضمن سيناريوهات فعلية في العالم الحقيقي.
الدورات التدريبية:
- استخدام لغة بايثون (Python) لتحليل البيانات.
- استخدام لغة بايثون (Python) لتصور مع
البيانات.
- مقدمة في التعلم من
خلال الآلة.
المهارات المكتسبة:
- التعرف على مبادئ مكتبات نمباي ((NumPy و الباندا ((Pandas البرمجية.
- تنظيف وتحليل البيانات.
- تقنيات تصوير البيانات.
- النماذج الأساسية للتعلم من خلال الآلة.
المستوى المتقدم (الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة)
هذا المسار مخصص للمتدربين الراغبين
في التخصص في الذكاء الاصطناعي.
الدورات التدريبية:
- تعلم من خلال الآلة باستخدام لغة بايثون (Python).
- أساسيات التعلم العميق.
- تطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي.
المهارات المٌكتسبة:
- التعلم الخاضع وغير الخاضع للإشراف.
- الشبكات العصبية والتعلم العميق.
- تقييم وتحسين النماذج.
-
بناء مشاريع ذكاء اصطناعي متكاملة.
المسار المٌقترح لتعلم الذكاء الاصطناعي و لغة بايثون (Python)
الخطوة الأولى: برمجة لغة بايثون (Python)
مقدمة في لغة بايثون (Python)
تعلم أساسيات البرمجة وحل المشكلات.
الخطوة الثانية: البيانات
والتحليل
استخدام لغة بايثون (Python) لتحليل البيانات
تحليل مجموعات بيانات حقيقية وبناء مهارات تحليلية.
الخطوة الثالثة: التعلم من خلال الآلة
تعلم الآلة باستخدام لغة بايثون (Python)
التعرف على المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي وبناء نماذج تنبؤيه.
الخطوة الرابعة: الذكاء الاصطناعي المتقدم (اختياري)
التعلم العميق ومشاريع الذكاء الاصطناعي
تطوير
تطبيقات ذكاء اصطناعي متقدمة وحافظة مشروعات (بورتفوليو).
فرص العمل
عند إتمام مرحلة تعلم مسار الذكاء الاصطناعي ولغة بايثون (Python) بنجاح ، يمكن للمتدربين
التقدم لشغل الوظائف التالية:
- مُطور لغة بايثون (Python)
- محلل بيانات
- مهندس تعلم من خلال الآلة
- مطور ذكاء اصطناعي
-
مهندس أتمتة (Automation)
بيانات
الاتصال
للمزيد من
البيانات والتفاصيل الخاصة بجداول الدورات، أو إجراءات التسجيل، يرجى التواصل مع
مركز تكنولوجيا المعلومات بالجامعة الحديثة للتكنولوجيا والمعلومات على الرقم
الداخلي (270) أو عبر البريد الإلكتروني: [email protected] .
فعالية توعوية للكشف المبكر عن سرطان الثدي، في إطار دعم نشر الوعي الصحي بين طلاب الجامعة
