Udemy
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
    •  
Turn what you know into an opportunity and reach millions around the world.
Learn More
Your cart is empty.
Keep shopping
إتقان الذكاء الاصطناعي : من الأساسيات إلى المشاريع
Rating: 5.0 out of 5(1 rating)
9 students

إتقان الذكاء الاصطناعي : من الأساسيات إلى المشاريع

بناء نماذج التنبؤ والتصنيف والتعرف على الصور باستخدام C#
Created byتكنو U
Last updated 11/2024
Arabic

What you'll learn

  • أساسيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته.
  • معرفة عملية في برمجة C# وبناء تطبيقات Windows Forms.
  • كيفية إنشاء نماذج تعلم الآلة للتنبؤ والتصنيف.
  • مفاهيم رؤية الكمبيوتر وبناء نماذج التعرف على الصور.
  • لمحة عن معالجة اللغات الطبيعية (NLP) واستخداماتها.

Course content

12 sections • 46 lectures • 5h 54m total length
  • مقدمة عن الدورة5:11

Requirements

  • معرفة أساسية بمفاهيم البرمجة (مستحسن ولكن ليس ضرورياً).
  • جهاز كمبيوتر يعمل بنظام ويندوز مع تثبيت إطار عمل .NET.
  • برنامج Visual Studio لتطوير C#.

Description

انضم إلينا في دورة شاملة ومتكاملة مكونة من 5 أقسام تهدف إلى تزويدك بالمهارات الأساسية والمتقدمة في الذكاء الاصطناعي، وبرمجة C#، ونماذج تعلم الآلة. هذه الدورة مناسبة للمبتدئين والمتعلمين ذوي المستوى المتوسط الذين يتطلعون إلى استكشاف عالم الذكاء الاصطناعي وتعزيز مهاراتهم في البرمجة.

أقسام الدورة:

  • القسم 1: مقدمة في الذكاء الاصطناعي وإعداد بيئة التطوير
    ابدأ رحلتك في مجال الذكاء الاصطناعي بفهم الأساسيات. تعلّم كيفية إعداد بيئة تطوير متكاملة لإنشاء تطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

  • القسم 2: ملخص مفيد في لغة البرمجة C# وWinForms
    احصل على فهم قوي للغة البرمجة C# وWinForms. اكتسب المهارات الأساسية لبناء تطبيقات تفاعلية وفعالة.

  • القسم 3: بناء نموذج التنبؤ
    استكشف عملية إنشاء وتنفيذ نماذج التنبؤ بتقنيات تعلم الآلة من خلال أمثلة عملية وتطبيقات واقعية، مثل مشروع توقع درجات الحرارة الذي يساعدك على تحليل البيانات الجوية والتنبؤ بدرجات الحرارة المستقبلية بدقة.

  • القسم 4: بناء نموذج التصنيف
    تعلم كيفية بناء نماذج التصنيف بكفاءة. افهم الخطوات اللازمة لإنشاء وتدريب نماذج قادرة على تصنيف البيانات بشكل فعال، بما في ذلك مشروع إيجاد الوزن المثالي عن طريق الذكاء الاصطناعي الذي يساعد المستخدمين على تحديد الوزن المثالي بناءً على معايير معينة.

  • القسم 5: بناء نماذج التعرف على الصور
    اختتم الدورة بجلسة عملية لبناء نماذج التعرف على الصور. اكتشف أساسيات رؤية الكمبيوتر وطبقها في تطوير حلول ذكاء اصطناعي قوية، مثل مشروع اكتشاف تشققات الخرسانة الذي يساعد في فحص الصور وتحليلها للكشف عن وجود التشققات في الهياكل الخرسانية.

مخرجات إضافية:
مقدمة في تقنيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) للحصول على فهم شامل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

ستجهزك هذه الدورة بالمهارات اللازمة لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي في العالم الحقيقي، مما يعزز من قدراتك في التطوير والتحليل، ويمنحك القدرة على تنفيذ مشاريع عملية تخدم مختلف المجالات.

Who this course is for:

  • المبتدئين الذين يرغبون في دخول عالم الذكاء الاصطناعي والبرمجة باستخدام C# دون الحاجة إلى خبرة سابقة كبيرة في البرمجة.
  • المبرمجين ذوي المستوى المتوسط الذين يرغبون في توسيع معارفهم في مجال تعلم الآلة وتطوير نماذج التنبؤ والتصنيف والتعرف على الصور.
  • المهتمين بتعلم البرمجة التطبيقية باستخدام WinForms لتطوير تطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
  • المهندسين وطلاب التكنولوجيا الذين يطمحون إلى استخدام الذكاء الاصطناعي في مشاريعهم الأكاديمية أو العملية.
  • المتخصصين في مجال البيانات الذين يسعون لاكتساب خبرات جديدة في تطوير وتطبيق النماذج باستخدام لغة C#.