دورة أساسيات البيانات الضخمة والتعلم الآلي في Google Cloud هي برنامج تدريبي يهدف إلى تعريف المشاركين بالمفاهيم الأساسية للبيانات الضخمة والتعلم الآلي واستخدام منصة Google Cloud لتنفيذ هذه التقنيات. تتناول الدورة إعداد وإدارة البيانات الضخمة باستخدام خدمات Google Cloud مثل BigQuery، Cloud Storage، وDataflow، وكيفية تحليل البيانات الضخمة بطرق فعّالة. كما سيتم التركيز على التعلم الآلي في Google Cloud باستخدام AI Platform وTensorFlow لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وكيفية تدريب وتقييم النماذج باستخدام البيانات الضخمة. سيتعلم المشاركون كيفية معالجة البيانات، تدريب النماذج، وتحليل النتائج باستخدام أدوات Google Cloud المختلفة لتحقيق رؤى دقيقة. الدورة تشمل أيضًا مفاهيم تعلم الآلة والإحصاء و التحسين المستمر للنماذج، بالإضافة إلى كيفية استغلال خدمات Google Cloud لتحسين الأداء وتحليل البيانات بفعالية. تتضمن الدورة دراسات حالة عملية تعزز الفهم التطبيقي وتجعل المشاركين قادرين على التعامل مع البيانات الضخمة وتطبيق التعلم الآلي باستخدام منصة Google Cloud. تستهدف الدورة المطورين، محللي البيانات، ومهندسي التعلم الآلي الذين يرغبون في تعلم كيفية استخدام Google Cloud في معالجة البيانات الضخمة وتطوير حلول تعلم آلي متقدمة.

The Artificial Intelligence Fundamentals course is a training program that aims to introduce participants to the basic concepts of artificial intelligence and how these techniques are applied in various fields. The course covers fundamental AI concepts such as machine learning, data processing, computer vision, and deep learning. Emphasis will be placed on the fundamental algorithms that form the foundation of intelligent systems, such as classification, clustering, and prediction algorithms. The course also covers the fundamentals of natural language processing and its use in building intelligent systems capable of understanding and interpreting textual data. Participants will learn how to train models on simple datasets, analyze patterns, and extract expected results using programming tools such as Python. The course includes applied projects and case studies to enhance practical understanding and apply acquired skills in real-world work settings. The course aims to develop skills in building simple AI applications that can be used to improve operations and provide intelligent solutions. The course is aimed at beginners, developers, and technology enthusiasts who want to understand the basics of artificial intelligence and its application to solve practical problems.

دورة الروبوت والذكاء الاصطناعي هي برنامج تدريبي يهدف إلى مقدمة شاملة حول تقنيات الروبوتات والذكاء الاصطناعي وكيفية دمجها لتطوير أنظمة ذكية قادرة على التفاعل مع بيئتها بشكل مستقل. تتناول الدورة أساسيات الروبوتات بما في ذلك أنواع الروبوتات، مكوناتها، وأجهزة الاستشعار، وكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين قدرة الروبوتات على التعلم واتخاذ القرارات الذكية. سيتم التركيز على المفاهيم الأساسية في الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي، التعلم العميق، والرؤية الحاسوبية، وكيفية تطبيق هذه التقنيات على الروبوتات لتمكينها من التعرف على البيئة، التنقل، ومعالجة البيانات بشكل فعال. كما تشمل الدورة الروبوتات الذكية الموجهة لخدمة الإنسان، وكيفية دمج الأنظمة الذكية في الصناعة، الرعاية الصحية، والخدمات اللوجستية. سيتعلم المشاركون كيفية تصميم وتطوير روبوتات ذكية باستخدام أدوات البرمجة مثل Python، ROS (نظام تشغيل الروبوتات)، وكذلك كيفية تحسين الأداء باستخدام الخوارزميات الذكية. تتضمن الدورة دراسات حالة عملية ومشاريع تطبيقية لتعزيز الفهم العملي. تهدف الدورة إلى تطوير مهارات تصميم أنظمة روبوتية ذكية التي تستفيد من التقنيات الحديثة في الذكاء الاصطناعي لتحسين الأداء والكفاءة. تستهدف الدورة المطورين، مهندسي الروبوتات، والمختصين في الذكاء الاصطناعي الذين يسعون إلى تعلم كيفية دمج تقنيات الروبوتات والذكاء الاصطناعي في حلول مبتكرة.

دورة برنامج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هي برنامج تدريبي يهدف إلى تعريف المشاركين بمفاهيم وتقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وكيفية تطبيقها لحل المشكلات المعقدة في مختلف المجالات. تتناول الدورة أساسيات الذكاء الاصطناعي، خوارزميات التعلم الآلي، وتطبيقات التعلم العميق لتدريب النماذج على بيانات ضخمة. سيتم التركيز على تقنيات التعلم تحت الإشراف، التعلم غير الإشرافي، والتعلم المعزز، بالإضافة إلى التعرف على الأنماط، التصنيف، التنبؤات، والتحليل التنبؤي باستخدام أدوات وتقنيات مثل Python وTensorFlow وscikit-learn. كما تشمل الدورة التعامل مع البيانات الضخمة، تطوير النماذج الرياضية، وتحسين أداء النماذج لضمان تحقيق نتائج دقيقة وفعّالة. سيتعلم المشاركون كيفية تطبيق تقنيات التعلم الآلي في الصناعات المختلفة مثل الرؤية الحاسوبية، معالجة اللغة الطبيعية، والأنظمة التوصيلية. تتضمن الدورة دراسات حالة عملية لتعزيز الفهم التطبيقي، بالإضافة إلى مشاريع تدريبية لتمكين المشاركين من تطوير حلول ذكية باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تهدف الدورة إلى تطوير مهارات استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لحل المشكلات المعقدة في بيئات العمل المختلفة. تستهدف الدورة المطورين، مهندسي البيانات، والمختصين في الذكاء الاصطناعي الذين يرغبون في تعميق معرفتهم وتطوير مهاراتهم في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

The Large Language Models course is a training program that aims to enable participants to understand and apply large language models (LLMs) such as GPT, BERT, and other advanced models in natural language processing. The course covers the basic concepts of large language models, how to train them, and how to apply them to a variety of tasks such as translation, summarization, question answering, and sentiment analysis. Emphasis will be placed on the concept of deep learning and techniques such as generative neural networks and transformers used in training large language models. The course also covers how to improve model performance through supervised and unsupervised learning, and the use of techniques such as fine-tuning to tailor models to specific needs. Participants will learn how to use tools such as Hugging Face and TensorFlow to develop large language models and improve their performance. The course includes applied projects and practical case studies aimed at developing skills for using large language models in various industries such as healthcare, education, finance, and business. The course aims to provide a deep understanding of how large language models work and their practical applications in improving automation, delivering intelligent insights, and enhancing customer engagement. The course is aimed at developers, AI researchers, and natural language processing professionals seeking to acquire advanced skills in working with large language models.