يتكوّن الكورس من 15 درسًا من تقديم KryptoMindz Technologies بإجمالي مدة ساعة و41 دقيقة. أطول الدروس «Inside GPUs vs TPUs - How Deep Learning Hardware Really Works - 1.2» بمدة 7 دقائق، ومتوسط مدة الدرس 6 دقائق. تبدأ الرحلة بدرس «Choosing GPUs, TPUs & NPUs for Real ML Workloads» وتنتهي بدرس «Why GPUs, TPUs & NPUs Make Deep Learning Actually Work - 1.1». بمعدل نصف ساعة يوميًا يمكنك إتمام الكورس في 4 أيام. المحتوى موجّه إلى المبتدئين في مجال الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning.
يسير الكورس بترتيب متدرّج: Choosing GPUs, TPUs & NPUs for Real ML Workloads ← Porting PyTorch from NVIDIA GPU to Huawei Ascend 910C/950… ← Run TensorFlow & JAX on Google Cloud TPUs - A Practical… ← How CUDA Powers NVIDIA H100/H200 GPUs for Deep Learning… ← Why GPUs, TPUs & NPUs Make Deep Learning Actually Work - 1.1.
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: «Choosing GPUs, TPUs & NPUs for Real ML Workloads».
أدوات أخرى شائعة في مجال الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning: Python، Scikit، Jupyter، Keras، Hugging Face.
وللمقارنة: فني دعم تقني في مصر 9,265 – 26,417 جنيه، ومبرمج بايثون في مصر 11,258 – 41,679 جنيه.
أرقام شهرية تقريبية من بيانات Paylab، آخر مراجعة سبتمبر 2026. الراتب الفعلي يختلف حسب الخبرة والمدينة والشركة.
إجمالي مدة الدروس الفعلية: ساعة و41 دقيقة. إذا خصصت 30 دقيقة يوميًا ستنهيه في 4 أيام، وبساعة يوميًا في يومين. ومع التطبيق العملي وإعادة المشاهدة احسب ضعف المدة تقريبًا، فالإتقان يأتي من التطبيق وليس من المشاهدة وحدها.
شهادات دولية مستقلة لا يمنحها هذا الكورس، لكنه خطوة نحوها.
بعد إتمام الكورس، يُوصى بالتعمق في: LLMs، Computer Vision، NLP، MLOps، Generative AI.
أدخل بريدك الإلكتروني وسنرسل لك كود مكون من 6 أرقام
تم إرسال كود التحقق إلى
اختر كلمة مرور جديدة قوية
