رئيس مجلس الإدارة ورئيس التحرير أحمد حمدي
الرئيسية‹ الكورسات ‹الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning

كورس Deep Learning With Tensorflow 2.0, Keras and Python

👤 codebasics 🎬 58 درس ⏱️ 18 ساعة 28 دقيقة 📶 مبتدئ 🇺🇸 English
Introduction | Deep Learning Tutorial 1 (Tensorflo
🏆أوائل أكاديمية مصر 24اتعلّم كل يوم ونافس على التاج 👑الترتيب ←
EG-24 ACADEMY
EG24
EG-24ACADEMY
— أكاديمية مصر 24 —
CERTIFICATE
OF COMPLETION
THISCERTIFICATE IS PROUDLY PRESENTED TO
اسمك هنا
FOR SUCCESSFULLY COMPLETING THE COURSE
كورس Deep Learning With Tensorflow 2.0, Keras and Python
ISSUED ON
08 أكتوبر 2026
Ahmed Hamdy
AHMED HAMDY
FOUNDER
VERIFY CERTIFICATE
CERTIFICATE ID
PREVIEW
رقم تحقق الشهادة
EG24
ACADEMY
LEARN GROW
🔒

شاهد 50% من الكورس واحصل على شهادة إتمام باسمك

✅ تتبع تقدمك في الكورس
🏆 شهادة مجانية عند الإتمام
📊 إحصائياتك محفوظة دائماً
🔖 استكمل من حيث توقفت

إنشاء حساب مجاني يأخذ ثوانٍ فقط

📋 محتوى الكورس 58 درس · 18 ساعة 28 دقيقة
  • 1 Introduction | Deep Learning Tutorial 1 (Tensorflow Tutorial, Keras & Python) 3:39
  • 2 Why deep learning is becoming so popular? | Deep Learning Tutorial 2 (Tensorflow2.0, Keras & Python) 5:25
  • 3 What is a neuron? | Deep Learning Tutorial 3 (Tensorflow Tutorial, Keras & Python) 16:49
  • 4 Neural Network Simply Explained | Deep Learning Tutorial 4 (Tensorflow2.0, Keras & Python) 11:01
  • 5 Install tensorflow 2.0 | Deep Learning Tutorial 5 (Tensorflow Tutorial, Keras & Python) 2:37
  • 6 Pytorch vs Tensorflow vs Keras | Deep Learning Tutorial 6 (Tensorflow Tutorial, Keras & Python) 2:17
  • 7 Neural Network For Handwritten Digits Classification | Deep Learning Tutorial 7 (Tensorflow2.0) 36:39
  • 8 Activation Functions | Deep Learning Tutorial 8 (Tensorflow Tutorial, Keras & Python) 16:29
  • 9 Derivatives | Deep Learning Tutorial 9 (Tensorflow Tutorial, Keras & Python) 12:35
  • 10 Matrix Basics | Deep Learning Tutorial 10 (Tensorflow Tutorial, Keras & Python) 11:42
  • 11 Loss or Cost Function | Deep Learning Tutorial 11 (Tensorflow Tutorial, Keras & Python) 24:37
  • 12 Gradient Descent For Neural Network | Deep Learning Tutorial 12 (Tensorflow2.0, Keras & Python) 41:34
  • 13 Implement Neural Network In Python | Deep Learning Tutorial 13 (Tensorflow2.0, Keras & Python) 13:23
  • 14 Stochastic Gradient Descent vs Batch Gradient Descent vs Mini Batch Gradient Descent |DL Tutorial 14 36:47
  • 15 Chain Rule | Deep Learning Tutorial 15 (Tensorflow2.0, Keras & Python) 14:06
  • 16 Tensorboard Introduction | Deep Learning Tutorial 16 (Tensorflow2.0, Keras & Python) 14:56
  • 17 GPU bench-marking with image classification | Deep Learning Tutorial 17 (Tensorflow2.0, Python) 23:58
  • 18 Customer churn prediction using ANN | Deep Learning Tutorial 18 (Tensorflow2.0, Keras & Python) 40:41
  • 19 Precision, Recall, F1 score, True Positive|Deep Learning Tutorial 19 (Tensorflow2.0, Keras & Python) 11:46
  • 20 Dropout Regularization | Deep Learning Tutorial 20 (Tensorflow2.0, Keras & Python) 19:02
  • 21 Handling imbalanced dataset in machine learning | Deep Learning Tutorial 21 (Tensorflow2.0 & Python) 38:26
  • 22 Applications of computer vision | Deep Learning Tutorial 22 (Tensorflow2.0, Keras & Python) 9:44
  • 23 Simple explanation of convolutional neural network | Deep Learning Tutorial 23 (Tensorflow & Python) 23:54
  • 24 Image classification using CNN (CIFAR10 dataset) | Deep Learning Tutorial 24 (Tensorflow & Python) 28:12
  • 25 Convolution padding and stride | Deep Learning Tutorial 25 (Tensorflow2.0, Keras & Python) 6:35
  • 26 Data augmentation to address overfitting | Deep Learning Tutorial 26 (Tensorflow, Keras & Python) 31:33
  • 27 Transfer Learning | Deep Learning Tutorial 27 (Tensorflow, Keras & Python) 25:55
  • 28 Image classification vs Object detection vs Image Segmentation | Deep Learning Tutorial 28 2:32
  • 29 Popular datasets for computer vision: ImageNet, Coco and Google Open images | Deep Learning 29 13:02
  • 30 Sliding Window Object Detection | Deep Learning Tutorial 30 (Tensorflow, Keras & Python) 4:58
  • 31 What is YOLO algorithm? | Deep Learning Tutorial 31 (Tensorflow, Keras & Python) 16:05
  • 32 Object detection using YOLO v4 and pre trained model | Deep Learning Tutorial 32 (Tensorflow) 14:53
  • 33 What is Recurrent Neural Network (RNN)? Deep Learning Tutorial 33 (Tensorflow, Keras & Python) 16:00
  • 34 Types of RNN | Recurrent Neural Network Types | Deep Learning Tutorial 34 (Tensorflow & Python) 3:43
  • 35 Vanishing and exploding gradients | Deep Learning Tutorial 35 (Tensorflow, Keras & Python) 9:53
  • 36 Simple Explanation of LSTM | Deep Learning Tutorial 36 (Tensorflow, Keras & Python) 14:37
  • 37 Simple Explanation of GRU (Gated Recurrent Units) | Deep Learning Tutorial 37 (Tensorflow & Python) 8:15
  • 38 Bidirectional RNN | Deep Learning Tutorial 38 (Tensorflow, Keras & Python) 5:50
  • 39 Converting words to numbers, Word Embeddings | Deep Learning Tutorial 39 (Tensorflow & Python) 11:32
  • 40 Word embedding using keras embedding layer | Deep Learning Tutorial 40 (Tensorflow, Keras & Python) 21:35
  • 41 What is Word2Vec? A Simple Explanation | Deep Learning Tutorial 41 (Tensorflow, Keras & Python) 18:28
  • 42 Word2Vec Part 2 | Implement word2vec in gensim | | Deep Learning Tutorial 42 with Python 18:40
  • 43 Distributed Training On NVIDIA DGX Station A100 | Deep Learning Tutorial 43 (Tensorflow & Python) 14:16
  • 44 Tensorflow Input Pipeline | tf Dataset | Deep Learning Tutorial 44 (Tensorflow, Keras & Python) 33:19
  • 45 Optimize Tensorflow Pipeline Performance: prefetch & cache | Deep Learning Tutorial 45 (Tensorflow) 26:16
  • 46 What is BERT? | Deep Learning Tutorial 46 (Tensorflow, Keras & Python) 23:03
  • 47 Text Classification Using BERT & Tensorflow | Deep Learning Tutorial 47 (Tensorflow, Keras & Python) 29:14
  • 48 tf serving tutorial | tensorflow serving tutorial | Deep Learning Tutorial 48 (Tensorflow, Python) 19:52
  • 49 Quantization in deep learning | Deep Learning Tutorial 49 (Tensorflow, Keras & Python) 15:35
  • 50 Transformers Explained | Simple Explanation of Transformers 57:31
  • 51 Deep learning project end to end | Potato Disease Classification Using CNN - 1 : Problem Statement 9:35
  • 52 Deep learning project end to end | Potato Disease Classification - 2 :Data collection, preprocessing 32:03
  • 53 Deep learning project end to end | Potato Disease Classification - 3 : Model Building 28:26
  • 54 Deep learning project end to end | Potato Disease Classification - 4 : FastAPI/tf serving Backend 36:44
  • 55 Deep learning project end to end | Potato Disease Classification - 5 : Website (In React JS) 20:31
  • 56 Deep learning project end to end | Potato Disease Classification - 6 : ImageDataGenerator API 18:21
  • 57 Deep learning project end to end | Potato Disease Classification - 7 : Model Deployment To GCP 27:40
  • 58 Deep learning project end to end | Potato Disease Classification - 8 : Mobile App in React Native 11:55
▶ يُشغَّل الآن
Introduction | Deep Learning Tutorial 1 (Tensorflow Tutorial, Keras & Python)

📘 نظرة عامة على الكورس

الكورس من تقديم codebasics، ويضم 58 درسًا بإجمالي مدة 18 ساعة و28 دقيقة. لو خصصت 30 دقيقة يوميًا ستنهي الكورس خلال 37 يومًا تقريبًا. المحتوى موجّه إلى المبتدئين في مجال الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning. أطول الدروس «Transformers Explained - Simple Explanation of Transformers» بمدة 57 دقيقة، ومتوسط مدة الدرس 19 دقيقة. تبدأ الرحلة بدرس «Introduction - (Tensorflow Tutorial, Keras» وتنتهي بدرس «project end to end - Potato Disease Classification - Mobile App in…».

لماذا تتعلم Deep Learning With Tensorflow 2.0, Keras and Python؟

  • 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 باسمك من أكاديمية مصر ٢٤ — 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 بترتيب متدرّج: Introduction - (Tensorflow Tutorial, Keras ← Chain Rule - (Tensorflow2.0, Keras ← Sliding Window Object Detection - (Tensorflow, Keras ← Tensorflow Input Pipeline - tf Dataset - (Tensorflow, Keras ← project end to end - Potato Disease Classification - Mobile….

المتطلبات السابقة

لا يحتاج الكورس خبرة سابقة في الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning؛ يبدأ معك من الأساسيات. كل ما تحتاجه: جهاز متصل بالإنترنت، ووقت ثابت للتطبيق بعد كل درس.

أول درس في الكورس: «Introduction - (Tensorflow Tutorial, Keras».

الأدوات المستخدمة في الكورس

  • Python
  • TensorFlow
  • PyTorch
  • Keras

أدوات أخرى شائعة في مجال الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning: Scikit، Jupyter، Hugging Face.

ما تحتاجه لتطبيق الكورس

  • لابتوب برام 16 جيجا
  • كارت شاشة NVIDIA مفيد في تدريب النماذج، ويمكن الاستغناء عنه بـ Google Colab المجاني

الوظائف المرتبطة بهذا الكورس

  • عالم بيانات: بناء نماذج التعلم الآلي واستخراج التوقعات من البيانات
  • مبرمج بايثون: تطوير البرامج والأتمتة وتحليل البيانات بلغة بايثون
  • محلل بيانات: تنظيف البيانات وتحليلها وعرضها في تقارير ولوحات تحكم

متوسط رواتب عالم بيانات في 2026

  • مصر: 12,829 – 81,126 جنيه شهريًا
  • السعودية: 6,960 – 27,851 ريال شهريًا
  • الإمارات: 13,590 – 45,459 درهم شهريًا

وللمقارنة: مبرمج بايثون في مصر 11,258 – 41,679 جنيه، ومحلل بيانات في مصر 10,564 – 44,689 جنيه.

أرقام شهرية تقريبية من بيانات Paylab، آخر مراجعة سبتمبر 2026. الراتب الفعلي يختلف حسب الخبرة والمدينة والشركة.

كم من الوقت تحتاج لإتقان Deep Learning With Tensorflow 2.0, Keras and Python؟

إجمالي مدة الدروس الفعلية: 18 ساعة و28 دقيقة. إذا خصصت 30 دقيقة يوميًا ستنهيه في 37 يومًا، وبساعة يوميًا في 19 يومًا. ومع التطبيق العملي وإعادة المشاهدة احسب ضعف المدة تقريبًا، فالإتقان يأتي من التطبيق وليس من المشاهدة وحدها.

شهادات مهنية يمكنك التقدم لها لاحقًا في مجال الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning

شهادات دولية مستقلة لا يمنحها هذا الكورس، لكنه خطوة نحوها.

  • Google Cloud Professional Machine Learning Engineer
  • Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate
  • AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate

مشاريع شائعة في مجال الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning

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

ماذا بعد هذا الكورس؟

بعد ما تنهي الكورس وتطبّق ما تعلمته، كمّل رحلتك بواحد من هذه الكورسات:

الأقسام الجامعية ذات الصلة

  • كلية الحاسبات والمعلومات (قسم الذكاء الاصطناعي)
  • كليات الذكاء الاصطناعي
  • كلية الهندسة (قسم الحاسبات)
c
المدرّس / القناة
codebasics
🎬
عدد الدروس
58 درس
⏱️
المدة الإجمالية
18 ساعة 28 دقيقة
📶
المستوى
مبتدئ
🌍
اللغة
English
🎓
الشهادة
شهادة إتمام باسمك
✅
المتطلبات
لا توجد متطلبات مسبقة
📂
التصنيف
الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning

🎯 ماذا ستتعلم في هذا الكورس

✓
Introduction - (Tensorflow Tutorial, Keras
✓
Why is becoming so popular? - (Tensorflow2.0, Keras
✓
What is a neuron? - (Tensorflow Tutorial, Keras
✓
Neural Network Simply Explained - (Tensorflow2.0, Keras
✓
Install tensorflow 2.0 - (Tensorflow Tutorial, Keras
✓
Pytorch vs Tensorflow vs Keras - (Tensorflow Tutorial, Keras
✓
Neural Network For Handwritten Digits Classification - (Tensorflow2.0)
✓
Activation Functions - (Tensorflow Tutorial, Keras
✓
+ 50 موضوعًا آخر داخل الكورس

💼 وظائف مرتبطة بهذا الكورس

💼
عالم بيانات
بناء نماذج التعلم الآلي واستخراج التوقعات من البيانات
💰 مصر: 13–81 ألف ج.م · السعودية: 7–28 ألف ر.س
💼
مبرمج بايثون
تطوير البرامج والأتمتة وتحليل البيانات بلغة بايثون
💰 مصر: 11–42 ألف ج.م · السعودية: 7.5–30 ألف ر.س
💼
محلل بيانات
تنظيف البيانات وتحليلها وعرضها في تقارير ولوحات تحكم
💰 مصر: 11–45 ألف ج.م · السعودية: 6–18 ألف ر.س

❓ أسئلة شائعة عن الكورس

كم عدد دروس كورس Deep Learning With Tensorflow 2.0, Keras and Python؟ +
يضم كورس Deep Learning With Tensorflow 2.0, Keras and Python 58 درسًا بإجمالي مدة 18 ساعة و28 دقيقة. تتراوح مدة الدرس بين دقيقتين و57 دقيقة.
من يقدم كورس Deep Learning With Tensorflow 2.0, Keras and Python؟ +
يقدمه codebasics، وتعرض مصر 24 دروسه مرتبة في صفحة واحدة مع حفظ تقدمك درسًا بدرس.
هل الكورس مناسب للمبتدئين؟ +
نعم، الكورس موجّه للمبتدئين ولا يحتاج خبرة سابقة. ويبدأ بدرس «Introduction - (Tensorflow Tutorial, Keras».
كم يستغرق إتمام الكورس؟ +
إجمالي مدة الدروس 18 ساعة و28 دقيقة. بمعدل 30 دقيقة يوميًا تنهيه في 37 يومًا، وبساعة يوميًا في 19 يومًا.
هل أحصل على شهادة بعد الكورس؟ +
نعم، تحصل على شهادة إتمام باسمك من أكاديمية مصر ٢٤، وتُفتح بعد مشاهدة نصف الدروس على الأقل.
هل الكورس مجاني؟ +
نعم، كل الدروس متاحة للمشاهدة دون أي رسوم أو اشتراك.
ما الذي أحتاجه لتطبيق الكورس؟ +
لابتوب برام 16 جيجا، وكارت شاشة NVIDIA مفيد في تدريب النماذج، ويمكن الاستغناء عنه بـ Google Colab المجاني.
ما الوظائف المرتبطة بهذا الكورس؟ +
من الوظائف المرتبطة: عالم بيانات (من 12,829 إلى 81,126 جنيه شهريًا في مصر)، ومبرمج بايثون (من 11,258 إلى 41,679 جنيه شهريًا في مصر)، ومحلل بيانات (من 10,564 إلى 44,689 جنيه شهريًا في مصر). الأرقام تقريبية من بيانات Paylab لعام 2026.
ما لغة الشرح في الكورس؟ +
الشرح باللغة الإنجليزية.

كورسات مشابهة في الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning

كورس Mathematics, statistics for data science and machine learning

👤 codebasics🎬 11 درسًا

كورس Data Analysis Projects

👤 codebasics🎬 29 درسًا

Data Science Full Course For Beginners | Python Data Science Tutorial

👤 codebasics🎬 122 درسًا

14 الكورس الأول : التعلم العميق و الشبكات العصبية

👤 Hesham Asem🎬 17 درسًا
✕
🎓 أكاديمية مصر 24
EG24
EG-24 ACADEMY
EG24
EG-24ACADEMY
— أكاديمية مصر 24 —
CERTIFICATE
OF COMPLETION
THISCERTIFICATE IS PROUDLY PRESENTED TO
اسمك هنا
FOR SUCCESSFULLY COMPLETING THE COURSE
اسم الكورس هنا
ISSUED ON
08 أكتوبر 2026
Ahmed Hamdy
AHMED HAMDY
FOUNDER
VERIFY CERTIFICATE
CERTIFICATE ID
PREVIEW
رقم تحقق الشهادة
EG24
ACADEMY
LEARN GROW
أقرب طريق لحلمك — سواء مشروعك الجديد أو وظيفة أحلامك — يبدأ من هنا، بكورسات مجانية 100% للأبد.