مسار الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي
1. أساسيات البرمجة

- تعلم لغات برمجة مثل Python وR
- فهم الخوارزميات وهياكل البيانات

الذكاء الاصطناعي
2. أساسيات الرياضيات والإحصاء

- الجبر الخطي
- حساب التفاضل والتكامل
- HTTP/HTTPS: فهم البروتوكولات الخاصة بالويب.
- الاحتمالات والإحصاء

الذكاء الاصطناعي
3. تعلم الآلة (Machine Learning)

3. تعلم الآلة (Machine Learning)
- التعلم غير المراقب (Unsupervised Learning)
- التعلم المعزز (Reinforcement Learning)
- الخوارزميات الأساسية: - الانحدار الخطي - الأشجار القرار - الشبكات العصبية

الذكاء الاصطناعي
4. التعلم العميق (Deep Learning)

- الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN)
- الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) لمعالجة الصور
- الشبكات العصبية المتكررة (RNN) لمعالجة السلاسل الزمنية

الذكاء الاصطناعي
5. المكتبات والأدوات

- TensorFlow
- PyTorch
- scikit-learn
- Keras

الذكاء الاصطناعي
6. التطبيقات العملية

- معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
- معالجة الصور
- التعرف على الصوت
- الذكاء الاصطناعي في الألعاب

الذكاء الاصطناعي
7. الأخلاقيات والاعتبارات الاجتماعية

- القضايا الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي
- التأثيرات الاجتماعية والاقتصادية