الرئيسية‹ الكورسات ‹الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning ‹كورس Design and Analysis of algorithms (DAA) من الصفر باللغة العربية 2026

كورس Design and Analysis of algorithms (DAA) من الصفر باللغة العربية 2026

👤 Gate Smashers 🎬 79 درس ⏱️ 13 ساعة 📶 مبتدئ 🇪🇬 عربي
L-1.1: Introduction to Algorithm & Syllabus Discus
📋 محتوى الكورس 79 درس · 13 ساعة
  • 1 L-1.1: Introduction to Algorithm & Syllabus Discussion for GATE/NET & Placements Preparation | DAA 11:27
  • 2 L-1.2: What is Algorithm | How to Analyze an Algorithm | Priori vs Posteriori Analysis | DAA 7:51
  • 3 L-1.3: Asymptotic Notations | Big O | Big Omega | Theta Notations | Most Imp Topic Of Algorithm 14:25
  • 4 L-1.4: Various Properties of Asymptotic Notation with Example | Algorithm | DAA 8:56
  • 5 L-1.5: Comparison of Various Time Complexities | Different types in Increasing Order| Must Watch 9:41
  • 6 L-1.6: Time Complexities of all Searching and Sorting Algorithms in 10 minute | GATE & other Exams 12:52
  • 7 L-1.7: Question#1 on Comparison of Various Time Complexities | GATE Questions 6:34
  • 8 L-1.8: Question#2 on Comparison of Various Time Complexities | GATE Questions 5:26
  • 9 L-2.1: What is Recurrence Relation| How to Write Binary Search Recurrence Relation|How we Solve them 7:15
  • 10 L-2.2: Recurrence Relation [ T(n)= T(n/2) + c] | Substitution Method | Algorithm 5:38
  • 11 L-2.3: Recurrence Relation [ T(n)= n*T(n-1) ] | Substitution Method | Algorithm 7:40
  • 12 L-2.4: Recurrence Relation [ T(n)= 2T(n/2) +n] | Substitution Method | Algorithm 8:57
  • 13 L-2.5: Recurrence Relation [ T(n)= T(n-1) +logn] | Substitution Method | Algorithm 10:23
  • 14 L-2.6: Recurrence Relation [ T(n)= 8T(n/2) + n^2 ] | Master Theorem | Example#1 | Algorithm 6:34
  • 15 L-2.7: Recurrence Relation [ T(n)= T(n/2) +c] | Master Theorem | Example-2 | Algorithm 3:58
  • 16 L-2.8: Recurrence Relation T(n)=T(√n)+logn | Master Theorem 6:26
  • 17 L-2.9: Recurrence Relation [T(n)= 2T(n/2) +cn] | Recursive Tree method | Algorithm 7:14
  • 18 L-2.10: Recurrence Relation [T(n)= 3T(n/4) +cn^2] | Recursive Tree method | Algorithm 9:31
  • 19 L-3.0: Divide and Conquer | Algorithm 4:03
  • 20 L-3.1: How Quick Sort Works | Performance of Quick Sort with Example | Divide and Conquer 13:27
  • 21 L-3.2: Performance of Quick Sort | Worst Case Time Complexity with Example | Algorithm 8:16
  • 22 L-3.3: How Merge Sort Works?? Full explanation with example 9:52
  • 23 L -3.4: Merge Sort Pseudocode | Merge Sort with example 8:09
  • 24 L-3.5: Imp. Question on Merge Sort | Divide and Conquer | Algorithm 6:00
  • 25 L-3.6: How Bubble Sort Works | Performance of Bubble Sort | All Imp Points with Example | Algorithm 8:34
  • 26 L-3.7: Insertion Sort | Time Complexity Analysis | Stable Sort | Inplace Sorting 15:32
  • 27 L-3.8: Selection Sort | Time Complexity(Best, Avg & Worst) Analysis | Stable or Not | Inplace or Not 11:37
  • 28 L-3.9: Radix Sort | Easiest explanation with example 6:05
  • 29 L-3.10: Counting Sort | Easiest explanation with example 7:37
  • 30 L-3.11: Bucket Sort | Easiest explanation with examples | Time Complexity analysis with Pseudocode 10:21
  • 31 L-3.12: Introduction to Trees (Binary Tree, Almost Complete Binary Tree, Full BT, Complete BT, BST) 10:45
  • 32 L-3.13: Introduction to Heap Tree with examples | Max Min Heap 7:45
  • 33 L-3.14: Insertion in Heap Tree | Max-Heap & Min-Heap Creation | Time Complexities 11:33
  • 34 L-3.15: Imp Question on Max Heap | GATE Question on Max/Min Heap | Algorithm 10:19
  • 35 L-3.16: Build Heap in O(n) time complexity | Heapify Method | Full Derivation with example 21:05
  • 36 L-3.17: Deletion in Heap tree | Time complexity 6:15
  • 37 L-3.18: Heap sort with Example | Heapify Method 13:38
  • 38 L-4.1: Introduction to Greedy Techniques With Example | What is Greedy Techniques 7:32
  • 39 L-4.2: Knapsack Problem With Example| Greedy Techniques| Algorithm 11:41
  • 40 L-4.3: Huffman Coding Algorithm in Hindi with Example | Greedy Techniques(Algorithm) 12:30
  • 41 L-4.4: Huffman Coding Question in Greedy Technique | Imp Question for all competitive exams 7:50
  • 42 L-4.5: Job Sequencing Algorithm with Example | Greedy Techniques 10:39
  • 43 L-4.6: Optimal Merge Pattern using Greedy Method in Hindi | Algorithm 10:51
  • 44 L-4.7: What is Spanning Tree with Examples in Hindi | Algorithm 7:12
  • 45 L-4.8: Kruskal Algorithm for Minimum Spanning Tree in Hindi | Algorithm 11:17
  • 46 L-4.9: Prim's Algorithm for Minimum Cost Spanning Tree | Prims vs Kruskal 9:55
  • 47 L-4.10: Dijkstra's Algorithm - Single Source Shortest Path - Greedy Method 15:49
  • 48 L-4.11: Dijkstra's Algorithm Analysis | Time Complexity | Pseudocode Explanation 11:23
  • 49 L-4.12: Why does Dijkstra fail on Negative Weights?? Full Explanation with examples 7:54
  • 50 L-4.13: Bellman Ford Algorithm | Dijkstra's Vs Bellman Ford | Single Source Shortest Path 16:32
  • 51 L-4.14: Bellman Ford pseudo code and Time complexity | Single Source Shortest Path 7:50
  • 52 L-4.15: BFS & DFS | Breadth First Search | Depth First Search | Graph Traversing | DAA 11:16
  • 53 L-5.1: Introduction to Dynamic Programming | Greedy Vs Dynamic Programming | Algorithm(DAA) 9:08
  • 54 L-5.2: 0/1 Knapsack failed using Greedy approach 9:54
  • 55 L-5.3: 0/1 Knapsack Problem |Dynamic Programming |Recursive Equation |Recursion Tree Time Complexity 17:04
  • 56 L-5.4: Traveling Salesman Problem | Dynamic Programming 14:12
  • 57 L-5.5: Sum of Subsets Problem | Dynamic Programming 15:06
  • 58 L-5.6: Multistage Graph | Dynamic Programming 17:32
  • 59 L-5.7: Introduction to All Pair Shortest Path (Floyd Warshall Algorithm) 6:24
  • 60 L-5.8: Floyd Warshall Working with example | All Pair Shortest Path Algorithm 25:31
  • 61 L-5.9: Floyd Warshall Time & Space complexity | All Pair Shortest Path 9:14
  • 62 L-6.1: What is hashing with example | Hashing in data structure 5:53
  • 63 L-6.2: Collision Resolution Techniques in Hashing | What are the collision resolution techniques? 5:33
  • 64 L-6.3: Chaining in Hashing | What is chaining in hashing with examples 6:42
  • 65 L-6.4: Linear Probing in Hashing with example 12:40
  • 66 L-6.5: Imp Question on Hashing | Linear Probing for Collision in Hash Table | GATE Questions 9:29
  • 67 L-6.6: Quadratic Probing in Hashing with example 7:41
  • 68 L-6.7: Double Hashing | Collision Resolution Technique 10:28
  • 69 L- 6.8:Topological Sorting with examples | Topological Sorting using DFS 11:33
  • 70 L-6.9:Kahn's Algorithm | Topological Sorting | DAA | Imp for Placements 7:31
  • 71 Lec-41: Branch & Bound Algorithm with Example | Easiest Explanation of B&B with example 13:13
  • 72 Lec-42 : 0/1 Knapsack using Branch and Bound with example 11:20
  • 73 Shortcut for Swaps🔁 in Bubble🫧 Sorting📶| Best Case | Worst Case 3:06
  • 74 Optimized Bubble Sort | Best Case | O(n) Time Complexity | Sorting Algorithms |DAA 8:32
  • 75 Recurrence Relation [T(n) = 2T(n/2) + 2] | Min-Max Algorithm 10:05
  • 76 Min-Max Algorithm without Divide & Conquer🏆 | Linear Approach | Find Max & Min 6:46
  • 77 Min Max Algorithm with Divide & Conquer🏆 8:37
  • 78 Time complexity and Comparison of All Data Structures 8:13
  • 79 Bubble Sort Pseudocode | Performance & Time Complexity 7:34
▶ يُشغَّل الآن
L-1.1: Introduction to Algorithm & Syllabus Discussion for GATE/NET & Placements Preparation | DAA

📘 نظرة عامة على الكورس

يُقدّم هذا الكورس المجاني شرحاً شاملاً لـ Design and Analysis of algorithms (DAA) من الصفر باللغة العربية في مجال الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning، ويستهدف المبتدئين الراغبين في بناء مهاراتهم العملية واحترافية في 2026. يُقدّمه Gate Smashers باللغة العربية بأسلوب مبسّط ومنظّم.

يضم الكورس 79 درساً بمدة إجمالية 13 ساعة ، تأخذك من الصفر حتى الاحتراف خطوةً بخطوة.

لماذا تتعلم Design and Analysis of algorithms (DAA) 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 Design and Analysis of algorithms (DAA) 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 Design and Analysis of algorithms (DAA) 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 Design and Analysis of algorithms (DAA) من الصفر باللغة العربية الآن، ابدأ رحلتك نحو الاحتراف في الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning مجاناً. تذكّر: أفضل وقت للتعلم هو الآن.

G
المدرّس / القناة
Gate Smashers
🎬
عدد الدروس
79 درس
⏱️
المدة الإجمالية
13 ساعة
📶
المستوى
مبتدئ
🌍
اللغة
العربية
🎓
الشهادة
مجانية عند الإكمال
✅
المتطلبات
لا توجد متطلبات مسبقة
📂
التصنيف
الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning

🎯 ماذا ستتعلم في هذا الكورس

✓
L-1.1: Introduction to Algorithm & Syllabus Discussion for GATE/NET & Placements Preparation | DAA
✓
L-1.2: What is Algorithm | How to Analyze an Algorithm | Priori vs Posteriori Analysis | DAA
✓
L-1.3: Asymptotic Notations | Big O | Big Omega | Theta Notations | Most Imp Topic Of Algorithm
✓
L-1.4: Various Properties of Asymptotic Notation with Example | Algorithm | DAA
✓
L-1.5: Comparison of Various Time Complexities | Different types in Increasing Order| Must Watch
✓
L-1.6: Time Complexities of all Searching and Sorting Algorithms in 10 minute | GATE & other Exams
✓
L-1.7: Question#1 on Comparison of Various Time Complexities | GATE Questions
✓
L-1.8: Question#2 on Comparison of Various Time Complexities | GATE Questions
✓
+ 71 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 79 درس بإجمالي مدة 13 ساعة .
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 13 ساعة . 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 Gate Smashers.

كورسات مشابهة في الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning

كورس بناء وكلاء ذكاء اصطناعي باستخدام n8n من الصفر باللغة العربية

كورس بناء وكلاء ذكاء اصطناعي باستخدام n8n من الصفر باللغة العربية

👤 Mahmoud Alkhatib | محمود الخطيب🎬 10 درس
كورس التسويق الإلكتروني بالذكاء الاصطناعي مانوس ميتا احتراف أتمتة ميتا باستخدام Manus AI - Manus Ai digital marketing Course

كورس التسويق الإلكتروني بالذكاء الاصطناعي مانوس ميتا احتراف أتمتة ميتا باستخدام Manus AI - Manus Ai digital marketing Course

👤 Emad Mohamed - ديجيتال ماركتينج بالعربي🎬 10 درس
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
مواقيت الصلاة Au سعر الذهب سعر الدولار درجة الحرارة
🔐
نسيت كلمة المرور؟