خيارات التسجيل
أولا: الوصف
تُعد هذه الدورة مدخلًا متكاملًا لعالم الذكاء الاصطناعي، وتُركّز على الجانب العملي لتعلم وتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام لغة Python، التي تُعد اللغة الأكثر استخدامًا في هذا المجال اليوم.
سواء كنت مبتدئًا في البرمجة أو لديك خلفية سابقة، ستأخذك هذه الدورة خطوة بخطوة في رحلة تطبيقية لفهم الذكاء الاصطناعي وبناء حلول ذكية حقيقية.
ماذا ستتعلم؟
* أساسيات لغة Python وكيفية استخدامها في الذكاء الاصطناعي.
* العمل مع المكتبات الأساسية مثل: NumPy، Pandas، Matplotlib.
* فهم خوارزميات تعلم الآلة مثل التصنيف والانحدار والتجميع باستخدام scikit-learn.
* بناء نماذج التعلم العميق باستخدام TensorFlow وKeras.
* تطبيقات عملية في الرؤية الحاسوبية Computer Visionومعالجة اللغة الطبيعية NLP.
* مشاريع حقيقية تُحاكي تحديات العالم الواقعي.
الفئة المستهدفة
* الطلاب والباحثون الراغبون في دخول مجال الذكاء الاصطناعي.
* المبرمجون المبتدئون والمتوسطون.
* رواد الأعمال والمبتكرون التقنيون.
* كل من يرغب بفهم كيف تعمل الآلة "تفكر" وتتعلم وتتخذ القرار.
متطلبات الدورة
* لا يتطلب خبرة برمجية متقدمة.
* جهاز كمبيوتر واتصال بالإنترنت.
* شغف بتعلم الذكاء الاصطناعي وتطبيقه عمليًا.
ثانيا: ما هي لغة بايثون؟
بايثونPython هي إحدى أشهر لغات البرمجة في العالم وأكثرها استخدامًا في الوقت الحاضر، وتُعرف بكونها لغة برمجة عالية المستوى، مفتوحة المصدر، وسهلة التعلّم، ما يجعلها خيارًا مثاليًا للمبتدئين والمحترفين على حد سواء.
تم تطوير بايثون في أواخر الثمانينيات على يد المبرمج الهولندي غويدو فان روسم، وتم إصدار أول نسخة رسمية منها عام 1991. وقد صُممت لتجمع بين البساطة في الكتابة والقراءة، والقدرة الكبيرة على إنجاز المهام المعقدة بسرعة وكفاءة.
خصائص لغة بايثون
- سهولة الكتابة والقراءة: تشبه كتابة اللغة الإنجليزية إلى حد كبير، مما يقلل من تعقيدات البرمجة التقليدية.
- تعدد الاستخدامات: تُستخدم في تطوير الويب، تحليل البيانات، الذكاء الاصطناعي، علم البيانات، الأتمتة، الألعاب، والتطبيقات العلمية.
- مفتوحة المصدر: مجانية تمامًا، مع مجتمع عالمي ضخم من المطورين والمستخدمين الذين يساهمون في تطوير مكتباتها وتوسيع إمكاناتها.
- دعم متعدد المنصات: يمكن تشغيل برامج بايثون على أنظمة تشغيل متعددة مثل Windows وLinux وmacOS.
- مكتبات وأطر عمل قوية: تحتوي على عدد هائل من المكتبات مثل:
* NumPy و Pandasلتحليل البيانات
* Matplotlib للرسم البياني
* TensorFlow و PyTorch لتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي
* Django و Flask لتطوير الويب
لماذا Python في الذكاء الاصطناعي؟
* Python هي اللغة المفضلة في أبحاث وتطبيقات الذكاء الاصطناعي بسبب دعمها الواسع للمكتبات المتخصصة في تعلم الآلة، الشبكات العصبية، والرؤية الحاسوبية.
* توفر بيئة تطوير سهلة وسريعة تُمكّن الباحثين والمطورين من تحويل النماذج النظرية إلى تطبيقات عملية بسرعة.
* مجتمعها الكبير يُسهم في تحديث وتطوير الأدوات باستمرار، مما يجعلها دائمًا في طليعة لغات الذكاء الاصطناعي.
باختصار، تعلم بايثون هو المفتاح الأساسي للولوج إلى عالم الذكاء الاصطناعي الحديث، وهي المهارة الأولى التي ينبغي اكتسابها لكل من يطمح لفهم، بناء، أو تطوير تطبيقات ذكية تحاكي قدرات الإنسان.
أدوات بايثون المهمة في الذكاء الاصطناعي
تتميّز لغة بايثون بامتلاكها مجموعة ضخمة من المكتبات والأطر Libraries & Frameworks التي تُعدّ من أهم الأدوات لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. هذه الأدوات توفّر حلولًا جاهزة وسريعة لتنفيذ خوارزميات تعلم الآلة، تحليل البيانات، بناء النماذج الرياضية، والشبكات العصبية الاصطناعية. فيما يلي أهم هذه الأدوات:
1. NumPy
مكتبة أساسية للتعامل مع المصفوفات والمعادلات الرياضية، تُستخدم كأساس للعديد من المكتبات الأخرى مثل TensorFlow وPandas.
2. Pandas
تُستخدم لإدارة البيانات وتحليلها، وتسهّل تنظيف البيانات وتحويلها، مما يجعلها مثالية لمعالجة البيانات الخام قبل استخدامها في نماذج الذكاء الاصطناعي.
3. Matplotlib وSeaborn
مكتبات للرسم البياني تُستخدم لتصوير البيانات واستخراج الأنماط والعلاقات الإحصائية منها.
4. Scikit-learn
مكتبة شاملة لتطبيق خوارزميات تعلم الآلة الكلاسيكية مثل التصنيف (Classification)، والانحدار (Regression)، والتجميع (Clustering).
5. TensorFlow
من تطوير Google، وهي مكتبة متقدمة تُستخدم لبناء نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية Neural Networks وتطبيقات التعلم العميق Deep Learning.
6. Keras
واجهة برمجية عالية المستوى مبنية على TensorFlow، تسهّل بناء وتدريب نماذج الشبكات العصبية بشكل مبسط وواضح.
7. PyTorch
مكتبة من تطوير Facebook، تُستخدم على نطاق واسع في الأوساط الأكاديمية والبحثية لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي، وتتميز بمرونة عالية وسرعة في التنفيذ.
8. OpenCV
مكتبة قوية لمعالجة الصور والفيديو، تُستخدم في تطبيقات **الرؤية الحاسوبية Computer Vision مثل التعرف على الوجوه أو تحليل المشاهد.
9. NLTK وSpaCy
مكتبتان متخصصتان في معالجة اللغة الطبيعية NLP، تُستخدمان لتحليل النصوص، الترجمة الآلية، استخراج المعاني، وبناء برامج المحادثة.
تُعتبر هذه الأدوات حجر الأساس في برمجة الذكاء الاصطناعي بلغة Python، حيث تتيح للمطورين بناء أنظمة ذكية بسهولة وكفاءة، دون الحاجة لإعادة اختراع العجلة في كل مرة. ومع تزايد الطلب على الذكاء الاصطناعي، أصبحت المعرفة بهذه المكتبات ضرورة لكل من يرغب بدخول هذا المجال المثير.