كورس Hugging Face Course

Name: كورس Hugging Face Course 2026
Availability: InStock
Author: Hugging Face

Welcome to the Hugging Face course

🏆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 Hugging Face Course

ISSUED ON

04 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

تحقق من شهادتك

📋 محتوى الكورس 80 درس · 13 ساعة 35 دقيقة

1 Welcome to the Hugging Face course 4:33
2 The pipeline function 4:36
3 The carbon footprint of Transformers 5:24
4 What is Transfer Learning? 4:06
5 The Transformer architecture 2:45
6 Transformer models: Encoders 4:46
7 Transformer models: Decoders 4:27
8 Transformer models: Encoder-Decoders 6:47
9 What happens inside the pipeline function? (PyTorch) 4:53
10 What happens inside the pipeline function? (TensorFlow) 5:00
11 Instantiate a Transformers model (PyTorch) 3:20
12 Instantiate a Transformers model (TensorFlow) 3:15
13 Tokenizers Overview 0:56
14 Word-based tokenizers 2:53
15 Character-based tokenizers 3:01
16 Subword-based tokenizers 3:29
17 The tokenization pipeline 3:23
18 Batching inputs together (PyTorch) 2:52
19 Batching inputs together (TensorFlow) 2:51
20 Hugging Face Datasets overview (Pytorch) 3:25
21 Hugging Face Datasets overview (Tensorflow) 3:28
22 Preprocessing sentence pairs (PyTorch) 3:04
23 Preprocessing sentence pairs (TensorFlow) 3:09
24 What is dynamic padding? 3:02
25 The Trainer API 3:31
26 Keras introduction 2:51
27 Fine-tuning with TensorFlow 5:05
28 Learning rate scheduling with TensorFlow 4:14
29 TensorFlow Predictions and metrics 4:11
30 Write your training loop in PyTorch 4:52
31 Supercharge your PyTorch training loop with Accelerate 3:20
32 Navigating the Model Hub 3:55
33 Managing a repo on the Model Hub 7:55
34 The Push to Hub API (PyTorch) 5:06
35 The Push to Hub API (TensorFlow) 8:38
36 Loading a custom dataset 3:12
37 Slice and dice a dataset 🔪 3:35
38 Datasets + DataFrames = ❤️ 2:33
39 Saving and reloading a dataset 3:27
40 Memory mapping & streaming 3:28
41 Uploading a dataset to the Hub 2:05
42 Text embeddings & semantic search 3:30
43 Training a new tokenizer 6:25
44 Why are fast tokenizers called fast? 1:49
45 Fast tokenizer superpowers 3:11
46 Inside the Token classification pipeline (PyTorch) 3:02
47 Inside the Token classification pipeline (TensorFlow) 3:08
48 Inside the Question answering pipeline (PyTorch) 3:23
49 Inside the Question answering pipeline (TensorFlow) 3:28
50 What is normalization? 5:18
51 What is pre-tokenization? 2:50
52 Byte Pair Encoding Tokenization 5:23
53 WordPiece Tokenization 3:50
54 Unigram Tokenization 8:20
55 Building a new tokenizer 5:18
56 Data processing for Token Classification 3:22
57 Data processing for Masked Language Modeling 2:30
58 What is perplexity? 2:14
59 What is domain adaptation? 1:51
60 Data processing for Translation 2:26
61 What is the BLEU metric? 4:42
62 Data processing for Summarization 2:04
63 What is the ROUGE metric? 4:09
64 Data processing for Causal Language Modeling 4:34
65 Using a custom loss function 3:36
66 Data processing for Question Answering 2:51
67 The Post processing step in Question Answering (PyTorch) 3:16
68 The Post processing step in Question Answering (TensorFlow) 3:09
69 Data Collators: A Tour 6:17
70 What to do when you get an error? 2:40
71 Using a debugger in a notebook 3:33
72 Using a debugger in a terminal 4:00
73 Asking for help on the forums 3:07
74 Debugging the Training Pipeline (PyTorch) 4:16
75 Debugging the Training Pipeline (TensorFlow) 7:45
76 Writing a good issue 3:11
77 Hugging Face Course Event Day 1 4:43:53
78 Hugging Face Course Event Day 2 1:59:35
79 Hugging Face Course Event Day 2 - Part 2 1:52:44
80 LLM Course - Chapter 1 Unit 2 - Why is Language Processing Challenging 3:31

▶ يُشغَّل الآن

Welcome to the Hugging Face course

📘 نظرة عامة على الكورس

الكورس من تقديم Hugging Face، ويضم 80 درسًا بإجمالي مدة 13 ساعة و35 دقيقة. المحتوى موجّه إلى المبتدئين في مجال الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning. لو خصصت 30 دقيقة يوميًا ستنهي الكورس خلال 28 يومًا تقريبًا. تبدأ الرحلة بدرس «Welcome to the Hugging Face course» وتنتهي بدرس «LLM Course - Why is Language Processing Challenging». أطول الدروس «Hugging Face Course Event Day» بمدة 4 ساعات و43 دقيقة، ومتوسط مدة الدرس 10 دقائق.

لماذا تتعلم Hugging Face؟

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: Welcome to the Hugging Face course ← Hugging Face Datasets overview (Pytorch) ← Memory mapping & streaming ← What is domain adaptation? ← LLM Course - Why is Language Processing Challenging.

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: «Welcome to the Hugging Face course».

الأدوات المستخدمة في الكورس

TensorFlow
PyTorch
Keras
Hugging Face

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

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

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

متوسط رواتب محلل بيانات في 2026

مصر: 10,564 – 44,689 جنيه شهريًا
السعودية: 6,006 – 18,092 ريال شهريًا
الإمارات: 12,650 – 28,987 درهم شهريًا

وللمقارنة: عالم بيانات في مصر 12,829 – 81,126 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.

كم من الوقت تحتاج لإتقان Hugging Face؟

إجمالي مدة الدروس الفعلية: 13 ساعة و35 دقيقة. إذا خصصت 30 دقيقة يوميًا ستنهيه في 28 يومًا، وبساعة يوميًا في 14 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 إتمام الكورس، يُوصى بالتعمق في: LLMs، Computer Vision، NLP، MLOps، Generative AI.

الأقسام الجامعية ذات الصلة

كلية الحاسبات والمعلومات (قسم الذكاء الاصطناعي)
كليات الذكاء الاصطناعي
كلية الهندسة (قسم الحاسبات)

المدرّس / القناة

Hugging Face

🎬

عدد الدروس

80 درس

⏱️

المدة الإجمالية

13 ساعة 35 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

✓

Welcome to the Hugging Face course

✓

The pipeline function

✓

The carbon footprint of Transformers

✓

What is Transfer Learning?

✓

The Transformer architecture

✓

Transformer models - Encoders

✓

Transformer models - Decoders

✓

Transformer models - Encoder-Decoders

✓

+ 70 موضوعًا آخر داخل الكورس

💼 وظائف مرتبطة بهذا الكورس

💼

محلل بيانات

تنظيف البيانات وتحليلها وعرضها في تقارير ولوحات تحكم

💰 مصر: 11–45 ألف ج.م · السعودية: 6–18 ألف ر.س

💼

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

❓ أسئلة شائعة عن الكورس

كم عدد دروس كورس Hugging Face؟ +

يضم كورس Hugging Face 80 درسًا بإجمالي مدة 13 ساعة و35 دقيقة. تتراوح مدة الدرس بين أقل من دقيقة و4 ساعات و43 دقيقة.

من يقدم كورس Hugging Face؟ +

يقدمه Hugging Face، 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 «Welcome to the Hugging Face course».

كم يستغرق إتمام الكورس؟ +

إجمالي مدة الدروس 13 ساعة و35 دقيقة. بمعدل 30 دقيقة يوميًا تنهيه في 28 يومًا، وبساعة يوميًا في 14 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: محلل بيانات (من 10,564 إلى 44,689 جنيه شهريًا في مصر)، وعالم بيانات (من 12,829 إلى 81,126 جنيه شهريًا في مصر)، ومبرمج بايثون (من 11,258 إلى 41,679 جنيه شهريًا في مصر). الأرقام تقريبية من بيانات Paylab لعام 2026.

ما لغة الشرح في الكورس؟ +

الشرح باللغة الإنجليزية.

🏆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 Hugging Face Course

ISSUED ON

04 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

تحقق من شهادتك

⭐ تقييم الكورس

0.0

★ ★ ★ ★ ★

(0 تقييم)

📋 محتوى الكورس 80 درس · 13 ساعة 35 دقيقة

1 Welcome to the Hugging Face course 4:33
2 The pipeline function 4:36
3 The carbon footprint of Transformers 5:24
4 What is Transfer Learning? 4:06
5 The Transformer architecture 2:45
6 Transformer models: Encoders 4:46
7 Transformer models: Decoders 4:27
8 Transformer models: Encoder-Decoders 6:47
9 What happens inside the pipeline function? (PyTorch) 4:53
10 What happens inside the pipeline function? (TensorFlow) 5:00
11 Instantiate a Transformers model (PyTorch) 3:20
12 Instantiate a Transformers model (TensorFlow) 3:15
13 Tokenizers Overview 0:56
14 Word-based tokenizers 2:53
15 Character-based tokenizers 3:01
16 Subword-based tokenizers 3:29
17 The tokenization pipeline 3:23
18 Batching inputs together (PyTorch) 2:52
19 Batching inputs together (TensorFlow) 2:51
20 Hugging Face Datasets overview (Pytorch) 3:25
21 Hugging Face Datasets overview (Tensorflow) 3:28
22 Preprocessing sentence pairs (PyTorch) 3:04
23 Preprocessing sentence pairs (TensorFlow) 3:09
24 What is dynamic padding? 3:02
25 The Trainer API 3:31
26 Keras introduction 2:51
27 Fine-tuning with TensorFlow 5:05
28 Learning rate scheduling with TensorFlow 4:14
29 TensorFlow Predictions and metrics 4:11
30 Write your training loop in PyTorch 4:52
31 Supercharge your PyTorch training loop with Accelerate 3:20
32 Navigating the Model Hub 3:55
33 Managing a repo on the Model Hub 7:55
34 The Push to Hub API (PyTorch) 5:06
35 The Push to Hub API (TensorFlow) 8:38
36 Loading a custom dataset 3:12
37 Slice and dice a dataset 🔪 3:35
38 Datasets + DataFrames = ❤️ 2:33
39 Saving and reloading a dataset 3:27
40 Memory mapping & streaming 3:28
41 Uploading a dataset to the Hub 2:05
42 Text embeddings & semantic search 3:30
43 Training a new tokenizer 6:25
44 Why are fast tokenizers called fast? 1:49
45 Fast tokenizer superpowers 3:11
46 Inside the Token classification pipeline (PyTorch) 3:02
47 Inside the Token classification pipeline (TensorFlow) 3:08
48 Inside the Question answering pipeline (PyTorch) 3:23
49 Inside the Question answering pipeline (TensorFlow) 3:28
50 What is normalization? 5:18
51 What is pre-tokenization? 2:50
52 Byte Pair Encoding Tokenization 5:23
53 WordPiece Tokenization 3:50
54 Unigram Tokenization 8:20
55 Building a new tokenizer 5:18
56 Data processing for Token Classification 3:22
57 Data processing for Masked Language Modeling 2:30
58 What is perplexity? 2:14
59 What is domain adaptation? 1:51
60 Data processing for Translation 2:26
61 What is the BLEU metric? 4:42
62 Data processing for Summarization 2:04
63 What is the ROUGE metric? 4:09
64 Data processing for Causal Language Modeling 4:34
65 Using a custom loss function 3:36
66 Data processing for Question Answering 2:51
67 The Post processing step in Question Answering (PyTorch) 3:16
68 The Post processing step in Question Answering (TensorFlow) 3:09
69 Data Collators: A Tour 6:17
70 What to do when you get an error? 2:40
71 Using a debugger in a notebook 3:33
72 Using a debugger in a terminal 4:00
73 Asking for help on the forums 3:07
74 Debugging the Training Pipeline (PyTorch) 4:16
75 Debugging the Training Pipeline (TensorFlow) 7:45
76 Writing a good issue 3:11
77 Hugging Face Course Event Day 1 4:43:53
78 Hugging Face Course Event Day 2 1:59:35
79 Hugging Face Course Event Day 2 - Part 2 1:52:44
80 LLM Course - Chapter 1 Unit 2 - Why is Language Processing Challenging 3:31

📘 نظرة عامة على الكورس

لماذا تتعلم Hugging Face؟

مسار التعلم في هذا الكورس

المتطلبات السابقة

الأدوات المستخدمة في الكورس

ما تحتاجه لتطبيق الكورس

الوظائف المرتبطة بهذا الكورس

متوسط رواتب محلل بيانات في 2026

كم من الوقت تحتاج لإتقان Hugging Face؟

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

مشاريع شائعة في مجال الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning

ماذا بعد هذا الكورس؟

الأقسام الجامعية ذات الصلة

🎯 ماذا ستتعلم في هذا الكورس

💼 وظائف مرتبطة بهذا الكورس

❓ أسئلة شائعة عن الكورس

كورسات مشابهة في الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning

كورس Hugging Face Course Chapter 1

كورس شرح Seedance 2.5 بالتفصيل – أقوى ذكاء اصطناعي لتوليد الفيديو

كورس خدمات السيرفر المنزلي

كورس 31 مبادرة الف مهندس , مشاريع التخرج