 |
|---|
| الذكاء الاصطناعي للمبتدئين - رسم توضيحي بواسطة @girlie_mac |
استكشف عالم الذكاء الاصطناعي (AI) من خلال منهج دراسي يمتد على مدار 12 أسبوعًا و24 درسًا! يتضمن دروسًا عملية، اختبارات، ومختبرات. المنهج مناسب للمبتدئين ويغطي أدوات مثل TensorFlow وPyTorch، بالإضافة إلى أخلاقيات الذكاء الاصطناعي.
French | Spanish | German | Russian | Arabic | Persian (Farsi) | Urdu | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Japanese | Korean | Hindi | Bengali | Marathi | Nepali | Punjabi (Gurmukhi) | Portuguese (Portugal) | Portuguese (Brazil) | Italian | Polish | Turkish | Greek | Thai | Swedish | Danish | Norwegian | Finnish | Dutch | Hebrew | Vietnamese | Indonesian | Malay | Tagalog (Filipino) | Swahili | Hungarian | Czech | Slovak | Romanian | Bulgarian | Serbian (Cyrillic) | Croatian | Slovenian | Ukrainian | Burmese (Myanmar)
إذا كنت ترغب في دعم لغات إضافية، يمكن العثور على اللغات المدعومة هنا
في هذا المنهج الدراسي، ستتعلم:
- طرق مختلفة للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك النهج الرمزي التقليدي مع تمثيل المعرفة والاستدلال (GOFAI).
- الشبكات العصبية والتعلم العميق، التي تشكل جوهر الذكاء الاصطناعي الحديث. سنوضح المفاهيم وراء هذه المواضيع المهمة باستخدام الكود في اثنين من أكثر الأطر شيوعًا - TensorFlow وPyTorch.
- الهياكل العصبية للعمل مع الصور والنصوص. سنغطي النماذج الحديثة ولكن قد نفتقر قليلاً إلى أحدث التقنيات.
- طرق أقل شيوعًا للذكاء الاصطناعي، مثل الخوارزميات الجينية وأنظمة الوكلاء المتعددين.
ما لن نغطيه في هذا المنهج الدراسي:
اعثر على جميع الموارد الإضافية لهذه الدورة في مجموعة Microsoft Learn الخاصة بنا
- حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال. يمكنك أخذ مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي لمستخدمي الأعمال على Microsoft Learn، أو مدرسة الأعمال للذكاء الاصطناعي، التي تم تطويرها بالتعاون مع INSEAD.
- التعلم الآلي الكلاسيكي، الذي تم وصفه بشكل جيد في منهج التعلم الآلي للمبتدئين.
- تطبيقات الذكاء الاصطناعي العملية باستخدام الخدمات المعرفية. نوصي بالبدء مع وحدات Microsoft Learn لـ الرؤية، معالجة اللغة الطبيعية، الذكاء الاصطناعي التوليدي مع خدمة Azure OpenAI وغيرها.
- أطر عمل السحابة للتعلم الآلي، مثل Azure Machine Learning، Microsoft Fabric، أو Azure Databricks. يمكنك استخدام بناء وتشغيل حلول التعلم الآلي باستخدام Azure Machine Learning وبناء وتشغيل حلول التعلم الآلي باستخدام Azure Databricks.
- الذكاء الاصطناعي الحواري وروبوتات الدردشة. هناك مسار تعلم منفصل إنشاء حلول الذكاء الاصطناعي الحواري، ويمكنك أيضًا الرجوع إلى هذه المقالة لمزيد من التفاصيل.
- الرياضيات العميقة وراء التعلم العميق. لهذا، نوصي بكتاب Deep Learning بواسطة Ian Goodfellow، Yoshua Bengio وAaron Courville، المتوفر أيضًا عبر الإنترنت على https://www.deeplearningbook.org/.
للحصول على مقدمة لطيفة حول مواضيع الذكاء الاصطناعي في السحابة يمكنك أخذ البدء مع الذكاء الاصطناعي على Azure مسار التعلم.
- مواد للقراءة المسبقة
- دفاتر Jupyter قابلة للتنفيذ، وغالبًا ما تكون مخصصة للإطار (PyTorch أو TensorFlow). تحتوي دفاتر الملاحظات القابلة للتنفيذ أيضًا على الكثير من المواد النظرية، لذا لفهم الموضوع يجب عليك مراجعة نسخة واحدة على الأقل من دفتر الملاحظات (سواء PyTorch أو TensorFlow).
- مختبرات متوفرة لبعض المواضيع، والتي تمنحك فرصة لتطبيق ما تعلمته على مشكلة محددة.
- تحتوي بعض الأقسام على روابط إلى وحدات MS Learn التي تغطي مواضيع ذات صلة.
- قمنا بإنشاء درس إعداد لمساعدتك في إعداد بيئة التطوير الخاصة بك. - للمعلمين، قمنا بإنشاء درس إعداد المناهج أيضًا!
- كيفية تشغيل الكود في VSCode أو Codepace
اتبع هذه الخطوات:
قم بعمل Fork للمستودع: انقر على زر "Fork" في الزاوية العلوية اليمنى من هذه الصفحة.
قم باستنساخ المستودع: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
لا تنسَ وضع نجمة (🌟) على هذا المستودع لتسهيل العثور عليه لاحقًا.
انضم إلى خادم Discord الرسمي للذكاء الاصطناعي للتعرف على متعلمين آخرين يأخذون هذه الدورة والحصول على الدعم.
إذا كان لديك ملاحظات حول المنتج أو أسئلة أثناء البناء، قم بزيارة منتدى مطوري Azure AI Foundry
ملاحظة حول الاختبارات: جميع الاختبارات موجودة في مجلد Quiz-app داخل etc\quiz-app، أو عبر الإنترنت هنا. يتم الربط بها من داخل الدروس. يمكن تشغيل تطبيق الاختبارات محليًا أو نشره على Azure؛ اتبع التعليمات الموجودة في مجلد
quiz-app. يتم ترجمتها تدريجيًا.
هل لديك اقتراحات أو اكتشفت أخطاء إملائية أو برمجية؟ قم بفتح قضية أو إنشاء طلب سحب.
- ✍️ المؤلف الرئيسي: Dmitry Soshnikov، دكتوراه
- 🔥 المحرر: Jen Looper، دكتوراه
- 🎨 رسام الملاحظات التوضيحية: Tomomi Imura
- ✅ منشئ الاختبارات: Lateefah Bello، MLSA
- 🙏 المساهمون الأساسيون: Evgenii Pishchik
فريقنا ينتج مناهج أخرى! تحقق من:
- الذكاء الاصطناعي التوليدي للمبتدئين
- الذكاء الاصطناعي التوليدي للمبتدئين .NET
- الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام JavaScript
- الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام Java
- الذكاء الاصطناعي للمبتدئين
- علم البيانات للمبتدئين
- تعلم الآلة للمبتدئين
- الأمن السيبراني للمبتدئين
- تطوير الويب للمبتدئين
- إنترنت الأشياء للمبتدئين
- تطوير الواقع الممتد للمبتدئين
- إتقان GitHub Copilot للاستخدام الذكي
- إتقان GitHub Copilot لمطوري C#/.NET
- اختر مغامرتك الخاصة مع Copilot
إخلاء المسؤولية:
تمت ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة الآلية Co-op Translator. بينما نسعى لتحقيق الدقة، يرجى العلم أن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو معلومات غير دقيقة. يجب اعتبار المستند الأصلي بلغته الأصلية هو المصدر الموثوق. للحصول على معلومات حساسة أو هامة، يُوصى بالاستعانة بترجمة بشرية احترافية. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسيرات خاطئة تنشأ عن استخدام هذه الترجمة.