موقع صحفي مصري شامل يعمل على مدار الـ24 ساعة، بغرض تقديم الأخبار وتغطية الأحداث بشكل موضوعي غير موجه
كورس Neural Networks and Deep Learning (Course 1 of the Deep Learning Specialization) 2026
Welcome (Deep Learning Specialization C1W1L01)
📋 محتوى الكورس
43 درس · 5 ساعة 40 دقيقة
- 1 Welcome (Deep Learning Specialization C1W1L01) 5:32
- 2 What is a Neural Network? (C1W1L02) 7:17
- 3 Supervised Learning with a Neural Network (C1W1L03) 8:29
- 4 Why is deep learning taking off? (C1W1L04) 10:22
- 5 About This Course (C1W1L05) 2:28
- 6 Course Resources (C1W1L06) 1:56
- 7 Binary Classification (C1W2L01) 8:24
- 8 Logistic Regression (C1W2L02) 6:00
- 9 Logistic Regression Cost Function (C1W2L03) 8:12
- 10 Gradient Descent (C1W2L04) 11:24
- 11 Derivatives (C1W2L05) 7:11
- 12 More Derivative Examples (C1W2L06) 10:28
- 13 Computation Graph (C1W2L07) 3:34
- 14 Derivatives With Computation Graphs (C1W2L08) 14:34
- 15 Logistic Regression Gradient Descent (C1W2L09) 6:43
- 16 Gradient Descent on m Examples (C1W2L10) 8:01
- 17 Vectorization (C1W2L11) 8:05
- 18 More Vectorization Examples (C1W2L12) 6:20
- 19 Vectorizing Logistic Regression (C1W2L13) 7:33
- 20 Vectorizing Logistic Regression's Gradient Computation (C1W2L14) 9:38
- 21 Broadcasting in Python (C1W2L15) 11:06
- 22 A Note on Python/Numpy Vectors (C1W2L16) 6:50
- 23 Quick Tour of Jupyter/iPython Notebooks (C1W2L17) 3:44
- 24 Explanation of Logistic Regression's Cost Function (C1W2L18) 7:15
- 25 Neural Network Overview (C1W3L01) 4:27
- 26 Neural Network Representations (C1W3L02) 5:15
- 27 Computing Neural Network Output (C1W3L03) 9:58
- 28 Vectorizing Across Multiple Examples (C1W3L04) 9:06
- 29 Explanation For Vectorized Implementation (C1W3L05) 7:38
- 30 Activation Functions (C1W3L06) 10:57
- 31 Why Non-linear Activation Functions (C1W3L07) 5:36
- 32 Derivatives Of Activation Functions (C1W3L08) 7:58
- 33 Gradient Descent For Neural Networks (C1W3L09) 9:58
- 34 Backpropagation Intuition (C1W3L10) 15:49
- 35 Random Initialization (C1W3L11) 7:58
- 36 Deep L-Layer Neural Network (C1W4L01) 5:51
- 37 Forward Propagation in a Deep Network (C1W4L02) 7:16
- 38 Getting Matrix Dimensions Right (C1W4L03) 11:10
- 39 Why Deep Representations? (C1W4L04) 10:34
- 40 Building Blocks of a Deep Neural Network (C1W4L05) 8:34
- 41 Forward and Backward Propagation (C1W4L06) 10:30
- 42 Parameters vs Hyperparameters (C1W4L07) 7:17
- 43 What does this have to do with the brain? (C1W4L08) 3:18
📘 نظرة عامة على الكورس
يُقدّم هذا الكورس المجاني شرحاً شاملاً لـ Neural Networks and Deep Learning (Course 1 of the Deep Learning Specialization) في مجال الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning، ويستهدف المبتدئين الراغبين في بناء مهاراتهم العملية واحترافية في 2026. يُقدّمه DeepLearningAI باللغة العربية بأسلوب مبسّط ومنظّم.
يضم الكورس 30 درساً بمدة إجمالية 3 ساعة 48 دقيقة، تأخذك من الصفر حتى الاحتراف خطوةً بخطوة.
لماذا تتعلم Neural Networks and Deep Learning (Course 1 of the Deep Learning Specialization)؟
- 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 Neural Networks and Deep Learning (Course 1 of the Deep Learning Specialization) 2026
- مصر: 12,000-40,000 ج
- السعودية: 18,000-50,000 ر
- أمريكا: $120,000-$200,000
كم من الوقت تحتاج لإتقان Neural Networks and Deep Learning (Course 1 of the Deep Learning Specialization)؟
- 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 Neural Networks and Deep Learning (Course 1 of the Deep Learning Specialization) الآن، ابدأ رحلتك نحو الاحتراف في الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning مجاناً. تذكّر: أفضل وقت للتعلم هو الآن.
D
المدرّس / القناة
DeepLearningAI
عدد الدروس
43 درس
المدة الإجمالية
5 ساعة 40 دقيقة
المستوى
مبتدئ
اللغة
العربية
الشهادة
مجانية عند الإكمال
المتطلبات
لا توجد متطلبات مسبقة
التصنيف
الذكاء الاصطناعي وـ Machine Learning
🎯 ماذا ستتعلم في هذا الكورس
✓
Welcome (Deep Learning Specialization C1W1L01)
✓
What is a Neural Network? (C1W1L02)
✓
Supervised Learning with a Neural Network (C1W1L03)
✓
Why is deep learning taking off? (C1W1L04)
✓
About This Course (C1W1L05)
✓
Course Resources (C1W1L06)
✓
Binary Classification (C1W2L01)
✓
Logistic Regression (C1W2L02)
✓
+ 35 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 43 درس بإجمالي مدة 5 ساعة 40 دقيقة، وهي موزّعة بشكل تدريجي يبدأ من الأساسيات وينتهي بالتطبيقات العملية.
هل الكورس مجاني بالكامل؟
نعم، الكورس مجاني تماماً ومتاح بالكامل على منصة مصر 24 بدون أي رسوم أو اشتراك مدفوع. يمكنك البدء الآن فوراً.
هل الكورس مناسب للمبتدئين؟
الكورس موجّه لمستوى مبتدئ، وهو مناسب تماماً للمبتدئين الذين لا يمتلكون أي خبرة سابقة. يبدأ من الصفر خطوة بخطوة.
ما لغة الشرح في الكورس؟
الكورس مشروح باللغة العربية بأسلوب واضح ومبسّط يناسب جميع المستويات، مع التركيز على الجوانب العملية والتطبيقية.
هل يمكن تعلم الكورس بدون خبرة سابقة؟
نعم بالتأكيد. هذا الكورس مصمم خصيصاً للمبتدئين من الصفر، ولا يحتاج أي خبرة أو معرفة مسبقة في المجال.
كم يستغرق إتمام هذا الكورس؟
المدة الإجمالية للكورس هي 5 ساعة 40 دقيقة. إذا خصصت ساعة يومياً، يمكنك إتمامه في وقت قصير. لكن الأهم هو التطبيق والمراجعة، وليس السرعة.
هل أحصل على شهادة عند الإتمام؟
نعم، تحصل على شهادة إتمام مجانية من مصر 24 بعد مشاهدة جميع دروس الكورس. الشهادة تتطلب تسجيل الدخول لتتبع تقدمك.
من يقدم هذا الكورس؟
الكورس مقدم من DeepLearningAI. يمكنك متابعة المزيد من محتواهم لتعميق معرفتك في المجال.
مرحباً بك في مصر 24
سجّل دخولك للاستمتاع بكل خدمات الموقع