كم عدد دروس كورس Machine Learning with Python؟

الكورس يحتوي على 72 درس بإجمالي مدة 18 ساعة 47 دقيقة.

هل كورس Machine Learning with Python مجاني؟

نعم، الكورس مجاني بالكامل ويمكنك مشاهدته على موقع مصر 24 دون أي رسوم.

هل يناسب كورس Machine Learning with Python المبتدئين؟

الكورس موجّه لمستوى مبتدئ. مناسب تماماً للمبتدئين الذين لا يملكون خبرة سابقة.

هل أحصل على شهادة عند إتمام الكورس؟

نعم، يمكنك الحصول على شهادة إتمام مجانية عند إنهاء جميع دروس الكورس.

كورس Machine Learning with Python - أكاديمية مصر ٢٤

Name: كورس Machine Learning with Python 2026
Availability: InStock
Author: sentdex

Practical Machine Learning Tutorial with Python In

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 Machine Learning with Python

ISSUED ON

23 أغسطس 2026

Ahmed Hamdy

AHMED HAMDY

FOUNDER

VERIFY CERTIFICATE

CERTIFICATE ID

PREVIEW

رقم تحقق الشهادة

EG24

ACADEMY

LEARN GROW

🔒

شاهد 50% من الكورس واحصل على شهادتك المجانية

✅ 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 72 درس · 18 ساعة 47 دقيقة

1 Practical Machine Learning Tutorial with Python Intro p.1 5:55
2 Regression Intro - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.2 10:58
3 Regression Features and Labels - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.3 10:17
4 Regression Training and Testing - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.4 16:26
5 Regression forecasting and predicting - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.5 14:28
6 Pickling and Scaling - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.6 6:25
7 Regression How it Works - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.7 7:57
8 How to program the Best Fit Slope - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.8 11:44
9 How to program the Best Fit Line - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.9 7:35
10 R Squared Theory - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.10 8:36
11 Programming R Squared - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.11 7:01
12 Testing Assumptions - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.12 20:33
13 Classification w/ K Nearest Neighbors Intro - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.13 11:11
14 K Nearest Neighbors Application - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.14 21:41
15 Euclidean Distance - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.15 6:53
16 Creating Our K Nearest Neighbors Algorithm - Practical Machine Learning with Python p.16 9:15
17 Writing our own K Nearest Neighbors in Code - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.17 10:17
18 Applying our K Nearest Neighbors Algorithm - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.18 13:17
19 Final thoughts on K Nearest Neighbors - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.19 14:37
20 Support Vector Machine Intro and Application - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.20 8:31
21 Understanding Vectors - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.21 6:07
22 Support Vector Assertion - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.22 10:07
23 Support Vector Machine Fundamentals - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.23 15:35
24 Support Vector Machine Optimization - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.24 28:20
25 Creating an SVM from scratch - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.25 10:16
26 SVM Training - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.26 14:23
27 SVM Optimization - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.27 17:37
28 Completing SVM from Scratch - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.28 28:50
29 Kernels Introduction - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.29 15:22
30 Why Kernels - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.30 21:19
31 Soft Margin SVM - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.31 18:21
32 Soft Margin SVM and Kernels with CVXOPT - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.32 11:11
33 SVM Parameters - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.33 17:28
34 Clustering Introduction - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.34 20:15
35 Handling Non-Numeric Data - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.35 16:50
36 K Means with Titanic Dataset - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.36 17:09
37 Custom K Means - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.37 14:09
38 K Means from Scratch - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.38 14:59
39 Mean Shift Intro - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.39 11:42
40 Mean Shift with Titanic Dataset - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.40 22:48
41 Mean Shift from Scratch - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.41 17:27
42 Mean Shift Dynamic Bandwidth - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.42 29:22
43 Deep Learning with Neural Networks and TensorFlow Introduction 22:33
44 Installing TensorFlow (OPTIONAL) - Deep Learning with Neural Networks and TensorFlow p2.1 27:46
45 TensorFlow Basics - Deep Learning with Neural Networks p. 2 15:50
46 Neural Network Model - Deep Learning with Neural Networks and TensorFlow 32:51
47 Running our Network - Deep Learning with Neural Networks and TensorFlow 25:15
48 Processing our own Data - Deep Learning with Neural Networks and TensorFlow part 5 13:02
49 Preprocessing cont'd - Deep Learning with Neural Networks and TensorFlow part 6 22:49
50 Training/Testing on our Data - Deep Learning with Neural Networks and TensorFlow part 7 12:22
51 Using More Data - Deep Learning with Neural Networks and TensorFlow part 8 25:13
52 Installing the GPU version of TensorFlow for making use of your CUDA GPU 15:54
53 Installing CPU and GPU TensorFlow on Windows 18:16
54 Recurrent Neural Networks (RNN) - Deep Learning with Neural Networks and TensorFlow 10 12:38
55 RNN Example in Tensorflow - Deep Learning with Neural Networks 11 14:20
56 Convolutional Neural Networks Basics - Deep Learning withTensorFlow 12 9:11
57 Convolutional Neural Networks with TensorFlow - Deep Learning with Neural Networks 13 25:07
58 TFLearn - Deep Learning with Neural Networks and TensorFlow p. 14 27:42
59 Intro - Training a neural network to play a game with TensorFlow and Open AI 12:32
60 Training Data - Training a neural network to play a game with TensorFlow and Open AI p.2 12:07
61 Training Model - Training a neural network to play a game with TensorFlow and Open AI p.3 14:38
62 Testing Network - Training a neural network to play a game with TensorFlow and Open AI p.4 16:16
63 Intro and preprocessing - Using Convolutional Neural Network to Identify Dogs vs Cats p. 1 12:51
64 Building the Network - Using Convolutional Neural Network to Identify Dogs vs Cats p. 2 9:05
65 Training - Using Convolutional Neural Network to Identify Dogs vs Cats p. 3 19:02
66 Using our Network - Using Convolutional Neural Network to Identify Dogs vs Cats p. 4 10:51
67 Introduction - 3D Convolutional Neural Network w/ Kaggle Lung Cancer Detection Competiton p.1 11:35
68 Reading Files - 3D Convolutional Neural Network w/ Kaggle and 3D medical imaging p.2 20:55
69 Visualizing - 3D Convolutional Neural Network w/ Kaggle and 3D medical imaging p.3 9:42
70 Resizing Data - 3D Convolutional Neural Network w/ Kaggle and 3D medical imaging p.4 13:35
71 Preprocessing data - 3D Convolutional Neural Network w/ Kaggle and 3D medical imaging p.5 10:55
72 Running the Network - 3D Convolutional Neural Network w/ Kaggle and 3D medical imaging p.6 29:22

▶ يُشغَّل الآن

Practical Machine Learning Tutorial with Python Intro p.1

📘 نظرة عامة على الكورس

يُقدّم هذا الكورس المجاني شرحاً شاملاً لـ Machine Learning with Python من الصفر باللغة العربية في مجال الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning، ويستهدف المبتدئين الراغبين في بناء مهاراتهم العملية واحترافية في 2026. يُقدّمه sentdex باللغة العربية بأسلوب مبسّط ومنظّم.

يضم الكورس 72 درساً بمدة إجمالية 18 ساعة 47 دقيقة، تأخذك من الصفر حتى الاحتراف خطوةً بخطوة.

لماذا تتعلم Machine Learning with Python 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 Machine Learning with Python 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 Machine Learning with Python 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 Machine Learning with Python من الصفر باللغة العربية الآن، ابدأ رحلتك نحو الاحتراف في الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning مجاناً. تذكّر: أفضل وقت للتعلم هو الآن.

المدرّس / القناة

sentdex

🎬

عدد الدروس

72 درس

⏱️

المدة الإجمالية

18 ساعة 47 دقيقة

📶

المستوى

مبتدئ

🌍

اللغة

English

🎓

الشهادة

مجانية عند الإكمال

✅

المتطلبات

لا توجد متطلبات مسبقة

📂

التصنيف

الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning

🎯 ماذا ستتعلم في هذا الكورس

✓

Practical Machine Learning Tutorial with Python Intro p.1

✓

Regression Intro - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.2

✓

Regression Features and Labels - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.3

✓

Regression Training and Testing - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.4

✓

Regression forecasting and predicting - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.5

✓

Pickling and Scaling - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.6

✓

Regression How it Works - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.7

✓

How to program the Best Fit Slope - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.8

✓

+ 64 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 72 درس بإجمالي مدة 18 ساعة 47 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 الإنجليزية 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 18 ساعة 47 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 sentdex.

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 Machine Learning with Python

ISSUED ON

23 أغسطس 2026

Ahmed Hamdy

AHMED HAMDY

FOUNDER

VERIFY CERTIFICATE

CERTIFICATE ID

PREVIEW

رقم تحقق الشهادة

EG24

ACADEMY

LEARN GROW

🔒

شاهد 50% من الكورس واحصل على شهادتك المجانية

✅ 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 72 درس · 18 ساعة 47 دقيقة

1 Practical Machine Learning Tutorial with Python Intro p.1 5:55
2 Regression Intro - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.2 10:58
3 Regression Features and Labels - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.3 10:17
4 Regression Training and Testing - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.4 16:26
5 Regression forecasting and predicting - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.5 14:28
6 Pickling and Scaling - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.6 6:25
7 Regression How it Works - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.7 7:57
8 How to program the Best Fit Slope - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.8 11:44
9 How to program the Best Fit Line - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.9 7:35
10 R Squared Theory - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.10 8:36
11 Programming R Squared - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.11 7:01
12 Testing Assumptions - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.12 20:33
13 Classification w/ K Nearest Neighbors Intro - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.13 11:11
14 K Nearest Neighbors Application - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.14 21:41
15 Euclidean Distance - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.15 6:53
16 Creating Our K Nearest Neighbors Algorithm - Practical Machine Learning with Python p.16 9:15
17 Writing our own K Nearest Neighbors in Code - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.17 10:17
18 Applying our K Nearest Neighbors Algorithm - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.18 13:17
19 Final thoughts on K Nearest Neighbors - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.19 14:37
20 Support Vector Machine Intro and Application - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.20 8:31
21 Understanding Vectors - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.21 6:07
22 Support Vector Assertion - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.22 10:07
23 Support Vector Machine Fundamentals - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.23 15:35
24 Support Vector Machine Optimization - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.24 28:20
25 Creating an SVM from scratch - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.25 10:16
26 SVM Training - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.26 14:23
27 SVM Optimization - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.27 17:37
28 Completing SVM from Scratch - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.28 28:50
29 Kernels Introduction - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.29 15:22
30 Why Kernels - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.30 21:19
31 Soft Margin SVM - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.31 18:21
32 Soft Margin SVM and Kernels with CVXOPT - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.32 11:11
33 SVM Parameters - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.33 17:28
34 Clustering Introduction - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.34 20:15
35 Handling Non-Numeric Data - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.35 16:50
36 K Means with Titanic Dataset - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.36 17:09
37 Custom K Means - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.37 14:09
38 K Means from Scratch - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.38 14:59
39 Mean Shift Intro - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.39 11:42
40 Mean Shift with Titanic Dataset - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.40 22:48
41 Mean Shift from Scratch - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.41 17:27
42 Mean Shift Dynamic Bandwidth - Practical Machine Learning Tutorial with Python p.42 29:22
43 Deep Learning with Neural Networks and TensorFlow Introduction 22:33
44 Installing TensorFlow (OPTIONAL) - Deep Learning with Neural Networks and TensorFlow p2.1 27:46
45 TensorFlow Basics - Deep Learning with Neural Networks p. 2 15:50
46 Neural Network Model - Deep Learning with Neural Networks and TensorFlow 32:51
47 Running our Network - Deep Learning with Neural Networks and TensorFlow 25:15
48 Processing our own Data - Deep Learning with Neural Networks and TensorFlow part 5 13:02
49 Preprocessing cont'd - Deep Learning with Neural Networks and TensorFlow part 6 22:49
50 Training/Testing on our Data - Deep Learning with Neural Networks and TensorFlow part 7 12:22
51 Using More Data - Deep Learning with Neural Networks and TensorFlow part 8 25:13
52 Installing the GPU version of TensorFlow for making use of your CUDA GPU 15:54
53 Installing CPU and GPU TensorFlow on Windows 18:16
54 Recurrent Neural Networks (RNN) - Deep Learning with Neural Networks and TensorFlow 10 12:38
55 RNN Example in Tensorflow - Deep Learning with Neural Networks 11 14:20
56 Convolutional Neural Networks Basics - Deep Learning withTensorFlow 12 9:11
57 Convolutional Neural Networks with TensorFlow - Deep Learning with Neural Networks 13 25:07
58 TFLearn - Deep Learning with Neural Networks and TensorFlow p. 14 27:42
59 Intro - Training a neural network to play a game with TensorFlow and Open AI 12:32
60 Training Data - Training a neural network to play a game with TensorFlow and Open AI p.2 12:07
61 Training Model - Training a neural network to play a game with TensorFlow and Open AI p.3 14:38
62 Testing Network - Training a neural network to play a game with TensorFlow and Open AI p.4 16:16
63 Intro and preprocessing - Using Convolutional Neural Network to Identify Dogs vs Cats p. 1 12:51
64 Building the Network - Using Convolutional Neural Network to Identify Dogs vs Cats p. 2 9:05
65 Training - Using Convolutional Neural Network to Identify Dogs vs Cats p. 3 19:02
66 Using our Network - Using Convolutional Neural Network to Identify Dogs vs Cats p. 4 10:51
67 Introduction - 3D Convolutional Neural Network w/ Kaggle Lung Cancer Detection Competiton p.1 11:35
68 Reading Files - 3D Convolutional Neural Network w/ Kaggle and 3D medical imaging p.2 20:55
69 Visualizing - 3D Convolutional Neural Network w/ Kaggle and 3D medical imaging p.3 9:42
70 Resizing Data - 3D Convolutional Neural Network w/ Kaggle and 3D medical imaging p.4 13:35
71 Preprocessing data - 3D Convolutional Neural Network w/ Kaggle and 3D medical imaging p.5 10:55
72 Running the Network - 3D Convolutional Neural Network w/ Kaggle and 3D medical imaging p.6 29:22

كورس Machine Learning with Python

📘 نظرة عامة على الكورس

لماذا تتعلم Machine Learning with Python من الصفر باللغة العربية؟

مسار التعلم في هذا الكورس

المتطلبات السابقة

الأدوات والبرامج المستخدمة

متطلبات الجهاز

الوظائف المتاحة بعد إتمام الكورس

متوسط رواتب Machine Learning with Python من الصفر باللغة العربية 2026

كم من الوقت تحتاج لإتقان Machine Learning with Python من الصفر باللغة العربية؟

الشهادات المعتمدة في مجال الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning

مشاريع عملية ستتمكن من بناؤها

ماذا بعد هذا الكورس؟

الأقسام الجامعية ذات الصلة

🎯 ماذا ستتعلم في هذا الكورس

💼 الوظائف التي يؤهلك لها الكورس

❓ أسئلة شائعة عن الكورس

كورسات مشابهة في الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning

كورس شروحات ادوات الأتمتة ( Ai Automation)

كورس تطبيق Sora من Open AI: ثورة في عالم إنشاء الفيديو بالذكاء الاصطناعي

كورس الأسبوع الأول: أساسيات الذكاء الاصطناعي

دورة أساسيات الذكاء الاصطناعي