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

كورس ML project based course: Learn Explainable AI (XAI) and publish reesarch paper

👤 Vizuara 🎬 17 درس ⏱️ 11 ساعة 24 دقيقة 📶 مبتدئ 🇺🇸 English
Lecture 13 - Counterfactual Explanations | Explain
🏆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 ML project based course: Learn Explainable AI (XAI) and publish reesarch paper
ISSUED ON
02 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 17 درس · 11 ساعة 24 دقيقة
  • 1 Lecture 13 - Counterfactual Explanations | Explainable AI (XAI) | Google Colab Implementation 42:25
  • 2 Lecture 12 - SHAP for tabular data | Explainable AI (XAI) | Image plot | Colab Implementation 36:18
  • 3 Lecture 11 - SHAP for image-based data | Explainable AI (XAI) | Image plot | Colab Implementation 22:24
  • 4 Lecture 10 - SHAP for text-based data | Explainable AI (XAI) | Force plot | Colab Implementation 32:01
  • 5 Lecture 9 - Understanding SHAP | Explainable AI (XAI) | Shapley values | Interpreting black box ML 42:09
  • 6 Lecture 8 - Explainable AI on tabular data using LIME | Colab implementation | Trees + Random forest 30:32
  • 7 Lecture 7 - Explainable AI on image data using LIME | Colab implementation | CNN explained 27:46
  • 8 Lecture 6 - Explainable AI on text using LIME | Colab implementation | Natural Language Processing 27:58
  • 9 Lecture 5 - LIME from Explainable AI (XAI) explained 1:05:44
  • 10 Lecture 4 - Explainable AI (XAI) methods | SHAP, LIME, Partial Dependence Plots, CNN Visualizations 48:12
  • 11 Lecture 3 - Interpretability of Decision Trees, Neural Networks and Regression | Explainable AI: XAI 16:52
  • 12 Lecture 2 - Overview of Explainable AI (XAI) | Categories, data types and methods 32:07
  • 13 Lecture 1 - ML project-based course for beginners | Let us publish an ML paper in Explainable AI 25:06
  • 14 Adversarial attacks! Engineer images to fool/attack Neural Networks | Self driving cars get confused 1:19:16
  • 15 One pixel attack | Just change one pixel and fool the neural network into making crazy predictions 49:04
  • 16 Generative Adversarial Networks (GAN) | Learn and implement GAN on Colab | Deepfake | Image enhance 46:30
  • 17 Let us build a simple Generative Adversarial Network (GAN) from scratch | GAN theory and intuition 59:38
▶ يُشغَّل الآن
Lecture 13 - Counterfactual Explanations | Explainable AI (XAI) | Google Colab Implementation

📘 نظرة عامة على الكورس

يتكوّن الكورس من 17 درسًا من تقديم Vizuara بإجمالي مدة 11 ساعة و24 دقيقة. بمعدل نصف ساعة يوميًا يمكنك إتمام الكورس في 23 يومًا. المحتوى موجّه إلى المبتدئين في مجال الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning. أطول الدروس «Adversarial attacks! Engineer images to fool/attack Neural Networks…» بمدة ساعة و19 دقيقة، ومتوسط مدة الدرس 40 دقيقة. أول ما ستشاهده هو «Counterfactual Explanations - (XAI) - Google Colab Implementation»، وآخر محطة في الكورس «Let us build a simple Generative Adversarial Network (GAN) from…».

لماذا تتعلم ML project based : Learn Explainable AI (XAI) and publish…؟

  • 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: Counterfactual Explanations - (XAI) - Google Colab… ← Understanding SHAP - (XAI) - Shapley values - Interpreting… ← LIME from (XAI) explained ← ML project-based course for beginners - Let us publish an… ← Let us build a simple Generative Adversarial Network (GAN)….

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: «Counterfactual Explanations - (XAI) - Google Colab Implementation».

أدوات شائعة في مجال الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning

  • Python
  • TensorFlow
  • PyTorch
  • Scikit
  • Jupyter
  • Keras
  • 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
  • محلل بيانات: تنظيف البيانات وتحليلها وعرضها في تقارير ولوحات تحكم
  • مبرمج بايثون: تطوير البرامج والأتمتة وتحليل البيانات بلغة بايثون

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: محلل بيانات في مصر 10,564 – 44,689 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 ML project based : Learn Explainable AI (XAI) and publish…؟

إجمالي مدة الدروس الفعلية: 11 ساعة و24 دقيقة. إذا خصصت 30 دقيقة يوميًا ستنهيه في 23 يومًا، وبساعة يوميًا في 12 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)
V
المدرّس / القناة
Vizuara
🎬
عدد الدروس
17 درس
⏱️
المدة الإجمالية
11 ساعة 24 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

✓
Counterfactual Explanations - (XAI) - Google Colab Implementation
✓
SHAP for tabular data - (XAI) - Image plot - Colab Implementation
✓
SHAP for image-based data - (XAI) - Image plot - Colab Implementation
✓
SHAP for text-based data - (XAI) - Force plot - Colab Implementation
✓
Understanding SHAP - (XAI) - Shapley values - Interpreting black box ML
✓
on tabular data using LIME - Colab implementation - Trees + Random forest
✓
on image data using LIME - Colab implementation - CNN explained
✓
on text using LIME - Colab implementation - Natural Language Processing
✓
+ 9 مواضيع أخرى 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
💼
محلل بيانات
تنظيف البيانات وتحليلها وعرضها في تقارير ولوحات تحكم
💰 مصر: 11–45 ألف ج.م · السعودية: 6–18 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 ML project based : Learn Explainable AI (XAI) and publish…؟ +
يضم كورس ML project based : Learn Explainable AI (XAI) and publish… 17 درسًا بإجمالي مدة 11 ساعة و24 دقيقة. تتراوح مدة الدرس بين 16 دقيقة وساعة و19 دقيقة.
من يقدم كورس ML project based : Learn Explainable AI (XAI) and publish…؟ +
يقدمه Vizuara، 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 «Counterfactual Explanations - (XAI) - Google Colab Implementation».
كم يستغرق إتمام الكورس؟ +
إجمالي مدة الدروس 11 ساعة و24 دقيقة. بمعدل 30 دقيقة يوميًا تنهيه في 23 يومًا، وبساعة يوميًا في 12 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)، ومحلل بيانات (من 10,564 إلى 44,689 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.

كورسات مشابهة في الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning

كورس Building Decision Trees from Scratch

👤 Vizuara🎬 13 درسًا

كورس Building LLMs from scratch

👤 Vizuara🎬 43 درسًا

كورس AI Ethics||Artificial Intelligence Fundamentals (Earn a credential!)|| #ai #artificialintelligence #basics #eduskills #ibm

👤 Fact Nut🎬 7 دروس

كورس AI Safety, Ethics, & Society

👤 Center for AI Safety🎬 8 دروس
✕
🎓 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
02 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.