مقدمة في الذكاء الاصطناعي

يشمل التدريب ما يلي:

1. ما هو الذكاء الاصطناعي؟
نستعرض المفاهيم والتعريفات الأساسية في الذكاء الاصطناعي.
تمرين: “الذكاء الاصطناعي مقابل الأتمتة” — أوجه التشابه والاختلاف بينهما.

2. كيف تُبنى أنظمة الذكاء الاصطناعي (خط سير العمل / AI Pipeline)
نشرح كيفية عمل خطوط المعالجة (Pipelines) في أنظمة الذكاء الاصطناعي والأطر المستخدمة.
تمرين: تنفيذ خط معالجة بسيط.

3. أنواع وخوارزميات تعلّم الآلة (ML)
هناك ثلاثة أنواع رئيسية (التعليم الموجه / التعليم الغير موجه / التعلّم المعزز)، 

تمرين: مثال عملي لكل نوع.

4. نماذج تعلّم الآلة الأساسية (بصورة عامة)
نعمل على مجموعة بيانات واقعية باستخدام خوارزميات تعلّم الآلة.
تمرين: بناء نموذج تعلّم آلة لمجموعة بيانات صغيرة.

5. أساسيات التقييم
نناقش كيفية قياس جودة النموذج وكيف نقارن نتائجنا بنماذج أخرى.
تمرين: بالاعتماد على مصفوفة الالتباس، احسب الدقة (Accuracy) والدقة الإيجابية (Precision) والاستدعاء (Recall)، ثم تفسير أي مقياس هو الأهم حسب الهدف.

6. مقدمة في معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الحاسوب
نتعرّف على أنواع المشكلات التي يمكن العمل عليها في هذين المجالين.
تمرين: إنشاء مجموعة بيانات صغيرة مُعلّمة: 20 نصًا لتصنيف المشاعر أو 20 صورة مع قواعد واضحة للتوسيم.