الرئيسية الكورسات الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning كورس أساسيات تعلم الآلة من الصفر باللغة العربية 2026

كورس أساسيات تعلم الآلة من الصفر باللغة العربية 2026

👤 Omar Alharbi 🎬 39 درس ⏱️ 14 ساعة 26 دقيقة 📶 مبتدئ 🇪🇬 عربي
L1- Preface | تمهيد
📋 محتوى الكورس 39 درس · 14 ساعة 26 دقيقة
  • 1 L1- Preface | تمهيد 1:50
  • 2 L2- Introduction to AI | مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي 11:14
  • 3 L3- Introduction to ML | مقدمة إلى تعلم الآلة 12:24
  • 4 L4- Supervised vs Unsupervised Learning | التعلم بواسطة الإشراف وبدون إشراف 15:21
  • 5 L5- Regression | الانحدار\التوقع 6:52
  • 6 L6- Linear Regression_part1 | الانحدار الخطي_الجزء الأول 13:13
  • 7 L7- Linear Regression_part2 | الانحدار الخطي_الجزء الثاني 13:21
  • 8 L8- Linear Regression_part3(Cost Function) | الانحدار الخطي_الجزء الثالث 16:56
  • 9 L9- Gradient Descent | الهبوط التدريجي 47:07
  • 10 L10- Polynomial Functions & Nonlinear Regression | اقترانات كثيرة الحدود والانحدار الغير خطي 13:51
  • 11 L11- Review of Linear Algebra_part1 | مراجعة أساسيات الجبر الخطي_الجزء الأول 16:50
  • 12 L12- Review of Linear Algebra_part2 | مراجعة أساسيات الجبر الخطي_الجزء الثاني 10:35
  • 13 L13- Review of Linear Algebra_part3 | مراجعة أساسيات الجبر الخطي_الجزء الثالث 22:21
  • 14 L14- Review of Linear Algebra_part4 (cross vs dot product) | مراجعة أساسيات الجبر الخطي_الجزء الرابع 34:44
  • 15 L15- Review of Linear Algebra_part5 (Transpose, Identity & Inverse) | أساسيات الجبر الخطي_جزء الخامس 23:31
  • 16 L16- Normal Equation vs Gradient Descent | مقارنة بين المعادلة العامودية والهبوط التدريجي 23:20
  • 17 L17- Features Scaling (Normalization) | إعادة ضبط وحدات القياس للمميزات 38:31
  • 18 L18- Classification (Logistic Regression) | التصنيف 16:39
  • 19 L19- Logistic Regression (Sigmoid Function) | الانحدار اللوجستي (اقتران السيجمويد) 30:20
  • 20 L20- Logistic Regression (Decision Boundary) | الانحدار اللوجستي (حد القرار) 21:52
  • 21 L21- Logistic Regression(Cost Function) | الانحدار اللوجستي (معادلة الخطأ) 26:00
  • 22 L22- Logistic Regression (Gradient Descent) | الانحدار اللوجستي (الهبوط التدريجي) 11:47
  • 23 L23- Cross Entropy Cost Function Derivative (Optional) 18:26
  • 24 L24- Logistic Regression (Multi-class Classification) | الانحدار اللوجستي (التصنيف المتعدد الفئات) 16:24
  • 25 L25- what we know so far & what's next? | ملخص وما هو القادم 14:23
  • 26 L26- Learning Model Evaluation | تقييم نموذج التعلم 22:52
  • 27 L27- Overfitting (part 1) | الإفراط في التدريب (جزء 1) 23:03
  • 28 L28- Overfitting (part 2) | الإفراط في التدريب (جزء 2) 15:58
  • 29 L29- Ridge Regularization (L2) | تسوية النتوءات 28:32
  • 30 L30- Lasso Regularization (L1) | التسوية باستخدام القيمة المطلقة 23:45
  • 31 L31- Cross Validation | المصادقة المتقاطعة 22:55
  • 32 L32- Evaluation Metrics for Regression Model | مقاييس التقييم لنموذج انحدار 35:02
  • 33 L33- Evaluation Metrics for Classification Model | مقاييس التقييم لنموذج تصنيف 31:15
  • 34 L34- Python | Linear Regression_1 | تطبيق عملي للانحدار الخطي 35:25
  • 35 L35- Python | Linear Regression_2 | تطبيق عملي للانحدار الخطي 36:10
  • 36 L36- Python | Classification_Logistic Regression | تطبيق عملي التصنيف_الانحدار اللوجستي 25:08
  • 37 L37- Python | Polynomial Functions | تطبيق عملي_الاقترانات كثيرة الحدود 29:39
  • 38 L38- Python | Regularization (L2 & L1) | تطبيق عملي_ التسوية 27:17
  • 39 L39- Python | Performance Evaluation(Cross validation) | تقييم أداء المودل 31:49
▶ يُشغَّل الآن
L1- Preface | تمهيد

📘 نظرة عامة على الكورس

يُقدّم هذا الكورس المجاني شرحاً شاملاً لـ أساسيات تعلم الآلة من الصفر باللغة العربية في مجال الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning، ويستهدف المبتدئين الراغبين في بناء مهاراتهم العملية واحترافية في 2026. يُقدّمه Omar Alharbi باللغة العربية بأسلوب مبسّط ومنظّم.

يضم الكورس 39 درساً بمدة إجمالية 14 ساعة 26 دقيقة، تأخذك من الصفر حتى الاحتراف خطوةً بخطوة.

لماذا تتعلم أساسيات تعلم الآلة من الصفر باللغة العربية؟

  • الذكاء الاصطناعي من أسرع المجالات نمواً في سوق العمل، مع زيادة الطلب على المتخصصين بنسبة 300% خلال السنوات الأخيرة.
  • مجاني بالكامل — ابدأ الآن دون أي رسوم
  • شهادة إتمام معتمدة — أضفها لـ CV وLinkedIn
  • تعلّم في أي وقت — بالسرعة التي تناسبك
  • مجالات الذكاء الاصطناعي: رؤية الحاسب، معالجة اللغة الطبيعية، الروبوتيات، الألعاب، التنبؤ والتوصية.

مسار التعلم في هذا الكورس

يسير الكورس وفق مسار منطقي متدرّج: الرياضيات والإحصاء → Python → ML → Deep Learning → Specialization

المتطلبات السابقة

Python + رياضيات (إحصاء وجبر خطي) — يمكن لأي شخص البدء في هذا الكورس.

الأدوات والبرامج المستخدمة

  • Python
  • TensorFlow
  • PyTorch
  • Scikit-learn
  • Jupyter
  • Keras
  • Hugging Face

متطلبات الجهاز

  • RAM 16GB فأكثر
  • GPU (NVIDIA RTX مُوصى)
  • SSD سريع
  • تخزين 500GB+

الوظائف المتاحة بعد إتمام الكورس

  • AI Engineer
  • ML Engineer
  • Data Scientist
  • AI Researcher
  • NLP Engineer

متوسط رواتب أساسيات تعلم الآلة من الصفر باللغة العربية 2026

  • مصر: 12,000-40,000 ج
  • السعودية: 18,000-50,000 ر
  • أمريكا: $120,000-$200,000

كم من الوقت تحتاج لإتقان أساسيات تعلم الآلة من الصفر باللغة العربية؟

  • أساسيات ML: 40-60 ساعة
  • Deep Learning: 60-100 ساعة
  • تخصص كامل: 200-400 ساعة

الشهادات المعتمدة في مجال الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning

  • Google ML Engineer
  • AWS ML Specialty
  • Coursera ML Specialization (Andrew Ng)
  • Deep Learning Specialization

مشاريع عملية ستتمكن من بناؤها

  • Image Classifier
  • Chatbot
  • Recommendation System
  • Object Detection
  • Sentiment Analysis

ماذا بعد هذا الكورس؟

بعد إتمام الكورس، يُوصى بالتعمق في: LLMs، Computer Vision، NLP، MLOps، Generative AI.

الأقسام الجامعية ذات الصلة

يُناسب هذا الكورس طلاب: كلية حاسبات ومعلومات، كلية هندسة (ذكاء اصطناعي)، جامعة القاهرة، جامعة عين شمس.

سجّل في كورس أساسيات تعلم الآلة من الصفر باللغة العربية الآن، ابدأ رحلتك نحو الاحتراف في الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning مجاناً. تذكّر: أفضل وقت للتعلم هو الآن.

O
المدرّس / القناة
Omar Alharbi
🎬
عدد الدروس
39 درس
⏱️
المدة الإجمالية
14 ساعة 26 دقيقة
📶
المستوى
مبتدئ
🌍
اللغة
العربية
🎓
الشهادة
مجانية عند الإكمال
المتطلبات
لا توجد متطلبات مسبقة
📂
التصنيف
الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning

🎯 ماذا ستتعلم في هذا الكورس

L1- Preface | تمهيد
L2- Introduction to AI | مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي
L3- Introduction to ML | مقدمة إلى تعلم الآلة
L4- Supervised vs Unsupervised Learning | التعلم بواسطة الإشراف وبدون إشراف
L5- Regression | الانحدار\التوقع
L6- Linear Regression_part1 | الانحدار الخطي_الجزء الأول
L7- Linear Regression_part2 | الانحدار الخطي_الجزء الثاني
L8- Linear Regression_part3(Cost Function) | الانحدار الخطي_الجزء الثالث
+ 31 موضوع آخر...

💼 الوظائف التي يؤهلك لها الكورس

💼
متعلق بـ الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning

❓ أسئلة شائعة عن الكورس

كم عدد دروس الكورس؟ +
يحتوي الكورس على 39 درس بإجمالي مدة 14 ساعة 26 دقيقة.
هل الكورس مجاني بالكامل؟ +
نعم، الكورس مجاني تماماً ومتاح بالكامل على منصة مصر 24 بدون أي رسوم.
هل الكورس مناسب للمبتدئين؟ +
الكورس موجّه لمستوى مبتدئ، وهو مناسب تماماً للمبتدئين من الصفر.
ما لغة الشرح في الكورس؟ +
الكورس مشروح باللغة العربية بأسلوب واضح ومبسّط.
هل يمكن تعلم الكورس بدون خبرة سابقة؟ +
نعم بالتأكيد. هذا الكورس مصمم للمبتدئين من الصفر.
كم يستغرق إتمام هذا الكورس؟ +
المدة الإجمالية 14 ساعة 26 دقيقة. يُنصح بتخصيص ساعة يومياً.
هل أحصل على شهادة عند الإتمام؟ +
نعم، تحصل على شهادة إتمام مجانية من مصر 24 بعد مشاهدة جميع الدروس.
من يقدم هذا الكورس؟ +
الكورس مقدم من Omar Alharbi.
مواقيت الصلاة Au سعر الذهب سعر الدولار درجة الحرارة
🔐
نسيت كلمة المرور؟