الرئيسية‹ الكورسات ‹الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning ‹كورس Building Neural Networks from Scratch من الصفر باللغة العربية 2026

كورس Building Neural Networks from Scratch من الصفر باللغة العربية 2026

👤 Vizuara 🎬 35 درس ⏱️ 17 ساعة 56 دقيقة 📶 مبتدئ 🇪🇬 عربي
Lecture 1 - Neural Network from Scratch: Coding Ne
📋 محتوى الكورس 35 درس · 17 ساعة 56 دقيقة
  • 1 Lecture 1 - Neural Network from Scratch: Coding Neurons and Layers 28:37
  • 2 Lecture 2 - The beauty of numpy and dot product in coding neurons and layers 40:21
  • 3 Lecture 3 - Coding multiple neural network layers and stacking them together 13:08
  • 4 Lecture 4 - Implementing the Dense Layer Class in Python 25:24
  • 5 Lecture 5 - Broadcasting and array summation in Python 25:28
  • 6 Lecture 6 - Coding Neural Network Activation Functions from scratch 43:16
  • 7 Lecture 7 - Coding one neural network forward pass in Python (no loss) 14:33
  • 8 Lecture 8 - Coding the cross entropy loss in Python (from scratch) 44:03
  • 9 Lecture 9 - Introduction to Optimization in Neural Network training 27:06
  • 10 Lecture 10 - Partial Derivatives and Gradient in Neural Networks 24:56
  • 11 Lecture 11 - Understand Chain Rule: The backbone of Neural Networks 21:08
  • 12 Lecture 12 - Backpropagation from scratch on a single neuron 34:01
  • 13 Lecture 13 - Backpropagation through an entire layer of neurons: from scratch 30:11
  • 14 Lecture 14 - Role of matrices in backpropagation 39:28
  • 15 Lecture 15 - Finding derivatives of inputs in backpropagation and why we need them 28:28
  • 16 Lecture 16 - Coding Backpropagation building blocks in Python 22:59
  • 17 Lecture 17 - Backpropagation on the ReLU activation class 12:45
  • 18 Lecrure 18 - Implementing backpropagation on the cross entropy loss function 26:31
  • 19 Lecture 19 - Combined backpropagation on softmax activation and cross entropy loss 28:08
  • 20 Lecture 20 - Build the entire backpropagation pipeline for neural networks | No PyTorch, Tensorflow 22:10
  • 21 Lecture 21 - Coding the entire neural network forward backward pass in Python 19:34
  • 22 Lecture 22 - Coding Optimizers in Neural Networks: Gradient Descent 31:03
  • 23 Lecture 23 - Learning Rate Decay in Neural Network Optimization 20:28
  • 24 Lecture 24 - Momentum in training neural networks 26:54
  • 25 Lecture 25 -Coding the ADAGRAD optimizer for Neural Network training 38:44
  • 26 Lecture 26 - Coding the RMSProp Optimizer with Neural Network training 32:00
  • 27 Lecture 27 -Coding the ADAM optimizer for neural networks 45:20
  • 28 Neural Networks in 100 minutes: Coded from scratch 1:41:53
  • 29 Lecture 28 -Neural network testing, generalization and overfitting 18:18
  • 30 Lecture 29 -K-fold cross validation in Neural Networks 14:35
  • 31 Lecture 30 - L1/L2 Regularization to avoid neural network overfitting 42:20
  • 32 Lecture 31 - Dropout layers in neural networks - Full code 32:15
  • 33 Hands on Neural Networks Project: MNIST Fashion Dataset 46:35
  • 34 Hands on Neural Networks Project: California Housing Dataset 32:46
  • 35 20 minutes summary: Building, training and testing neural networks from scratch 20:35
▶ يُشغَّل الآن
Lecture 1 - Neural Network from Scratch: Coding Neurons and Layers

📘 نظرة عامة على الكورس

يُقدّم هذا الكورس المجاني شرحاً شاملاً لـ Building Neural Networks 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 35 درساً بمدة إجمالية 17 ساعة 56 دقيقة، تأخذك من الصفر حتى الاحتراف خطوةً بخطوة.

لماذا تتعلم Building Neural Networks 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 Neural Networks 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 Neural Networks 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 Neural Networks 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
35 درس
⏱️
المدة الإجمالية
17 ساعة 56 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 - Neural Network from Scratch: Coding Neurons and Layers
✓
Lecture 2 - The beauty of numpy and dot product in coding neurons and layers
✓
Lecture 3 - Coding multiple neural network layers and stacking them together
✓
Lecture 4 - Implementing the Dense Layer Class in Python
✓
Lecture 5 - Broadcasting and array summation in Python
✓
Lecture 6 - Coding Neural Network Activation Functions from scratch
✓
Lecture 7 - Coding one neural network forward pass in Python (no loss)
✓
Lecture 8 - Coding the cross entropy loss in Python (from scratch)
✓
+ 27 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 35 درس بإجمالي مدة 17 ساعة 56 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 17 ساعة 56 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 AI Agents for Beginners باللغة العربية

كورس AI Agents for Beginners باللغة العربية

👤 Microsoft Developer🎬 15 درس
كورس TensorFlow Tutorial for Beginners باللغة العربية

كورس TensorFlow Tutorial for Beginners باللغة العربية

👤 edureka!🎬 33 درس
كورس Python AI Projects للمتقدمين باللغة العربية

كورس Python AI Projects للمتقدمين باللغة العربية

👤 NeuralNine🎬 54 درس
كورس Python to AI ML and Data Science Beginner Course باللغة العربية

كورس Python to AI ML and Data Science Beginner Course باللغة العربية

👤 Lakshit Builds🎬 106 درس
مواقيت الصلاة Au سعر الذهب سعر الدولار درجة الحرارة
🔐
نسيت كلمة المرور؟