دبلومة الذكاء الاصطناعي

الجلسات

1. الجلسة 1 · بيئة التطوير وأساسيات Colab وVS Code وGit
2. الجلسة 2 · أساسيات Python لتطبيقات NLP
3. الجلسة 3 · Control Flow والتعامل مع الملفات وExceptions وDebugging
4. الجلسة 4 · Modules وتنظيم الكود

ستكون قادرًا على:

• إعداد بيئة Python قابلة لإعادة الإنتاج وإدارة المشاريع باستخدام Git.
• كتابة برامج Python منظمة للتعامل مع الملفات وExceptions وModules وReusable Functions.

الجلسات

1. الجلسة 5 · هياكل البيانات لتطبيقات NLP
2. الجلسة 6 · NumPy وPandas لتطبيقات NLP
3. الجلسة 7 · Object-Oriented Programming في Python
4. الجلسة 8 · أساسيات Text Preprocessing

ستكون قادرًا على:

• تحميل مجموعات البيانات النصية وتنظيفها واستكشافها وتحويلها باستخدام NumPy وPandas.
• بناء Pipelines قابلة لإعادة الاستخدام لمعالجة النصوص العربية والإنجليزية.

الجلسات

1. الجلسة 9 · Chunking وPOS Tagging وNamed Entity Recognition
2. الجلسة 10 · تمثيل النصوص: Bag-of-Words وN-Grams
3. الجلسة 11 · TF-IDF وVector Space Models
4. الجلسة 12 · Word Embeddings والتمثيل الدلالي

ستكون قادرًا على:

• استخراج المعلومات اللغوية باستخدام Chunking وPOS Tagging وNER.
• تمثيل النصوص ومقارنتها باستخدام BoW وN-Grams وTF-IDF وEmbeddings.

الجلسات

1. الجلسة 13 · Machine Learning التقليدي لتطبيقات NLP
2. الجلسة 14 · أساسيات Neural Networks لتطبيقات NLP
3. الجلسة 15 · RNNs وLSTMs وGRUs
4. الجلسة 16 · CNNs للنصوص

ستكون قادرًا على:

• تدريب ومقارنة نماذج NLP التقليدية والعصبية والمتكررة والتلافيفية.
• اكتشاف Overfitting واختيار النماذج باستخدام Metrics وError Analysis.

الجلسات

1. الجلسة 17 · Attention Mechanism
2. الجلسة 18 · Transformers وNLP الحديث
3. الجلسة 19 · Hugging Face والنماذج Pretrained
4. الجلسة 20 · مهام NLP وPipelines

ستكون قادرًا على:

• شرح Attention وبنية Transformers وعائلات النماذج المختلفة.
• استخدام نماذج Hugging Face الـPretrained في Classification ومهام NLP الأخرى.

الجلسات

1. الجلسة 21 · مقاييس تقييم NLP
2. الجلسة 22 · مشروع NLP متكامل End-to-End
3. الجلسة 23 · أساسيات APIs وHTTP وJSON وAuthentication
4. الجلسة 24 · Prompt Engineering وStructured Outputs وTool Calling

ستكون قادرًا على:

• تقييم أنظمة NLP باستخدام Metrics مناسبة للمهمة وتحليل حالات الفشل.
• دمج Model APIs باستخدام Authentication وStructured Outputs وTool Calling.

الجلسات

1. الجلسة 25 · LLMs وأساسيات LangChain الحديثة
2. الجلسة 26 · المنطق متعدد الخطوات وRouting وبناء Workflows
3. الجلسة 27 · Conversational Memory وPersistence
4. الجلسة 28 · أساسيات Retrieval-Augmented Generation

ستكون قادرًا على:

• بناء LangChain Workflows حديثة تشمل Routing وPersistence ومكونات قابلة لإعادة الاستخدام.
• إنشاء RAG Pipeline قابلة للبحث لاستقبال المستندات وتحويلها إلى Embeddings واسترجاعها.

الجلسات

1. الجلسة 29 · RAG Chatbot وGrounded Generation
2. الجلسة 30 · تقييم RAG وGuardrails وتحسين Retrieval
3. الجلسة 31 · أساسيات LangGraph
4. الجلسة 32 · Agent Loops وTools والسلوك الذاتي الموثوق

ستكون قادرًا على:

• بناء وتقييم تطبيقات RAG موثقة بالمصادر وتدعم Citations وGuardrails.
• تطوير LangGraph Agents موثوقة باستخدام Tools وCheckpointing وHuman Approval.

الجلسات

1. الجلسة 33 · أساسيات n8n لأتمتة AI
2. الجلسة 34 · أتمتة Chatbot وRAG باستخدام n8n
3. الجلسة 35 · أساسيات FastAPI وDocker والنشر وLLMOps
4. الجلسة 36 · تحديد نطاق Capstone وKPIs وSystem Architecture

ستكون قادرًا على:

• أتمتة AI وRAG Workflows باستخدام n8n وWebhooks وExternal APIs.
• نشر AI Services خاضعة للمراقبة باستخدام FastAPI وDocker وممارسات LLMOps العملية.

الجلسات

1. الجلسة 37 · مخطط تكامل Capstone وبدء MVP
2. الجلسة 38 · Sprint بناء وتكامل Capstone
3. الجلسة 39 · تقييم Capstone وSafety وHITL وUser Testing
4. الجلسة 40 · نشر Capstone والتوثيق وLive Demo وTechnical Defense

ستكون قادرًا على:

• بناء واختبار وتأمين ونشر حل متكامل في Applied NLP وAgentic AI.
• نشر التوثيق وتقديم Live Demo احترافي وTechnical Defense للمشروع.