الرئيسية‹ الكورسات ‹الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning ‹كورس Building LLMs from scratch من الصفر باللغة العربية

كورس Building LLMs from scratch من الصفر باللغة العربية

👤 Vizuara 🎬 43 درس ⏱️ 30 ساعة 57 دقيقة 📶 مبتدئ 🇪🇬 عربي
Lecture 1: Building LLMs from scratch: Series intr
📋 محتوى الكورس 43 درس · 30 ساعة 57 دقيقة
  • 1 Lecture 1: Building LLMs from scratch: Series introduction 16:08
  • 2 Lecture 2: Large Language Models (LLM) Basics 33:42
  • 3 Lecture 3: Pretraining LLMs vs Finetuning LLMs 28:12
  • 4 Lecture 4: What are transformers? 40:40
  • 5 Lecture 5: How does GPT-3 really work? 48:05
  • 6 Lecture 6: Stages of building an LLM from Scratch 20:15
  • 7 Lecture 7: Code an LLM Tokenizer from Scratch in Python 1:09:44
  • 8 Lecture 8: The GPT Tokenizer: Byte Pair Encoding 53:35
  • 9 Lecture 9: Creating Input-Target data pairs using Python DataLoader 55:45
  • 10 Lecture 10: What are token embeddings? 1:00:52
  • 11 Lecture 11: The importance of Positional Embeddings 48:52
  • 12 Lecture 12: The entire Data Preprocessing Pipeline of Large Language Models (LLMs) 1:34:15
  • 13 Lecture 13: Introduction to the Attention Mechanism in Large Language Models (LLMs) 51:25
  • 14 Lecture 14: Simplified Attention Mechanism - Coded from scratch in Python | No trainable weights 1:19:22
  • 15 Lecture 15: Coding the self attention mechanism with key, query and value matrices 1:19:08
  • 16 Lecture 16: Causal Self Attention Mechanism | Coded from scratch in Python 55:55
  • 17 Lecture 17: Multi Head Attention Part 1 - Basics and Python code 32:19
  • 18 Lecture 18: Multi Head Attention Part 2 - Entire mathematics explained 1:01:13
  • 19 Lecture 19: Birds Eye View of the LLM Architecture 48:51
  • 20 Lecture 20: Layer Normalization in the LLM Architecture 38:57
  • 21 GELU Activation Function in the LLM Architecture 27:57
  • 22 Shortcut connections in the LLM Architecture 32:46
  • 23 Coding the entire LLM Transformer Block 45:06
  • 24 Coding the 124 million parameter GPT-2 model 1:01:33
  • 25 Coding GPT-2 to predict the next token 40:59
  • 26 Measuring the LLM loss function 56:14
  • 27 Evaluating LLM performance on real dataset | Hands on project | Book data 58:36
  • 28 Coding the entire LLM Pre-training Loop 43:21
  • 29 Temperature Scaling in Large Language Models (LLMs) 26:32
  • 30 Top-k sampling in Large Language Models 23:34
  • 31 Saving and loading LLM model weights using PyTorch 12:26
  • 32 Loading pre-trained weights from OpenAI GPT-2 50:21
  • 33 Introduction to LLM Finetuning | Python Coding with hands-on-example 27:24
  • 34 Dataloaders in LLM Classification Finetuning | Python Coding | Hands on LLM project 31:03
  • 35 Coding the model architecture for LLM classification fine-tuning 34:44
  • 36 Coding a fine-tuned LLM spam classification model | From Scratch 49:39
  • 37 Introduction to LLM Instruction Fine-tuning | Loading Dataset | Alpaca Prompt format 25:32
  • 38 Data Batching in LLM instruction fine-tuning | Hands on project | Live Python coding 52:02
  • 39 Dataloaders in Instruction Fine-tuning 24:25
  • 40 Instruction fine-tuning: Loading pre-trained LLM weights 19:29
  • 41 LLM fine-tuning training loop | Coded from scratch 23:47
  • 42 Evaluating fine-tuned LLM using Ollama 52:58
  • 43 Build LLMs from scratch 20 minutes summary 19:18
▶ يُشغَّل الآن
Lecture 1: Building LLMs from scratch: Series introduction

📘 نظرة عامة على الكورس

يُقدّم هذا الكورس المجاني شرحاً شاملاً لـ Building LLMs from scratch من الصفر باللغة العربية في مجال الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning، ويستهدف المبتدئين الراغبين في بناء مهاراتهم العملية واحترافية في 2026. يُقدّمه Vizuara باللغة العربية بأسلوب مبسّط ومنظّم.

يضم الكورس 43 درساً بمدة إجمالية 30 ساعة 57 دقيقة، تأخذك من الصفر حتى الاحتراف خطوةً بخطوة.

لماذا تتعلم Building LLMs from scratch 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 Building LLMs from scratch 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 Building LLMs from scratch 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 Building LLMs from scratch من الصفر باللغة العربية الآن، ابدأ رحلتك نحو الاحتراف في الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning مجاناً. تذكّر: أفضل وقت للتعلم هو الآن.

V
المدرّس / القناة
Vizuara
🎬
عدد الدروس
43 درس
⏱️
المدة الإجمالية
30 ساعة 57 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

✓
Lecture 1: Building LLMs from scratch: Series introduction
✓
Lecture 2: Large Language Models (LLM) Basics
✓
Lecture 3: Pretraining LLMs vs Finetuning LLMs
✓
Lecture 4: What are transformers?
✓
Lecture 5: How does GPT-3 really work?
✓
Lecture 6: Stages of building an LLM from Scratch
✓
Lecture 7: Code an LLM Tokenizer from Scratch in Python
✓
Lecture 8: The GPT Tokenizer: Byte Pair Encoding
✓
+ 35 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 43 درس بإجمالي مدة 30 ساعة 57 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 30 ساعة 57 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 Vizuara.

كورسات مشابهة في الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning

كورس Build a Large Language Model (From Scratch) من الصفر

كورس Build a Large Language Model (From Scratch) من الصفر

👤 Sebastian Raschka🎬 7 درس
كورس Build Your Own AI in 30 Days — Starting From What is AI? (30 Day AI Challenge)

كورس Build Your Own AI in 30 Days — Starting From What is AI? (30 Day AI Challenge)

👤 Raultherockstar🎬 23 درس
كورس Build 50+ Gen AI Projects from Scratch: A Hands باللغة العربية

كورس Build 50+ Gen AI Projects from Scratch: A Hands باللغة العربية

👤 GenAILearniverse🎬 19 درس
كورس Agentic AI من الصفر باللغة العربية

كورس Agentic AI من الصفر باللغة العربية

👤 codebasics🎬 15 درس
مواقيت الصلاة Au سعر الذهب سعر الدولار درجة الحرارة
🔐
نسيت كلمة المرور؟