الرئيسية الدورات

Machine Learning: من التطبيق العملي إلى بناء مشاريع احترافية

دورة عربية عملية في Machine Learning تركّز على المهارات المطلوبة في سوق العمل، مع وحدات متدرجة ومشاريع تطبيقية واضحة.

4.6 (5 تقييم) 0 طالب 22 س 28 د 49 درس
مريم الشامي بإشراف مريم الشامي
Machine Learning: من التطبيق العملي إلى بناء مشاريع احترافية

ماذا ستتعلم في هذه الدورة؟

بناء مشروع عملي قابل للعرض فهم المفاهيم وربطها بسوق العمل تنظيم الكود وتحسين جودة التنفيذ تطبيق مهارات تساعدك في ملف الأعمال

محتوى الدورة

6 وحدة | 49 درس
الوحدة 1: الانطلاق العملي في Machine Learning 11 درس
اختبار الجزء المنجز - Machine Learning
23:53
ربط المكونات معاً - Machine Learning
24:06
تجهيز التمرين العملي - Machine Learning
25:13
مراجعة وقياس الأداء - Machine Learning
26:20
خطوة المشروع النهائية - Machine Learning
27:27
فهم الفكرة الأساسية - Machine Learning
28:34
إعداد بيئة العمل - Machine Learning
29:41
بناء المثال الأول - Machine Learning
30:48
تحليل الأخطاء الشائعة - Machine Learning
31:55
تطبيق نمط عملي - Machine Learning
32:08
تحسين تجربة الاستخدام - Machine Learning
33:15
الوحدة 2: بناء الأساس المتين في Machine Learning 12 درس
ربط المكونات معاً - Machine Learning
24:40
تجهيز التمرين العملي - Machine Learning
25:47
مراجعة وقياس الأداء - Machine Learning
26:54
خطوة المشروع النهائية - Machine Learning
27:07
فهم الفكرة الأساسية - Machine Learning
28:14
إعداد بيئة العمل - Machine Learning
29:21
بناء المثال الأول - Machine Learning
30:28
تحليل الأخطاء الشائعة - Machine Learning
31:35
تطبيق نمط عملي - Machine Learning
32:42
تحسين تجربة الاستخدام - Machine Learning
33:49
تنظيم الملفات والكود - Machine Learning
07:56
اختبار الجزء المنجز - Machine Learning
08:09
الوحدة 3: تطبيقات متقدمة على Machine Learning 5 درس
تجهيز التمرين العملي - Machine Learning
25:27
مراجعة وقياس الأداء - Machine Learning
26:34
خطوة المشروع النهائية - Machine Learning
27:41
فهم الفكرة الأساسية - Machine Learning
28:48
إعداد بيئة العمل - Machine Learning
29:55
الوحدة 4: إدارة مشروع Machine Learning 6 درس
مراجعة وقياس الأداء - Machine Learning
26:14
خطوة المشروع النهائية - Machine Learning
27:21
فهم الفكرة الأساسية - Machine Learning
28:28
إعداد بيئة العمل - Machine Learning
29:35
بناء المثال الأول - Machine Learning
30:42
تحليل الأخطاء الشائعة - Machine Learning
31:49
الوحدة 5: تحسين الأداء والجودة في Machine Learning 7 درس
خطوة المشروع النهائية - Machine Learning
27:55
فهم الفكرة الأساسية - Machine Learning
28:08
إعداد بيئة العمل - Machine Learning
29:15
بناء المثال الأول - Machine Learning
30:22
تحليل الأخطاء الشائعة - Machine Learning
31:29
تطبيق نمط عملي - Machine Learning
32:36
تحسين تجربة الاستخدام - Machine Learning
33:43
الوحدة 6: مشروع واقعي باستخدام Machine Learning 8 درس
فهم الفكرة الأساسية - Machine Learning
28:42
إعداد بيئة العمل - Machine Learning
29:49
بناء المثال الأول - Machine Learning
30:56
تحليل الأخطاء الشائعة - Machine Learning
31:09
تطبيق نمط عملي - Machine Learning
32:16
تحسين تجربة الاستخدام - Machine Learning
33:23
تنظيم الملفات والكود - Machine Learning
07:30
اختبار الجزء المنجز - Machine Learning
08:37

وصف الدورة

مسار عملي حديث يساعدك على الانتقال من الفهم إلى الإنجاز بثقة.

دورة عربية عملية في Machine Learning تركّز على المهارات المطلوبة في سوق العمل، مع وحدات متدرجة ومشاريع تطبيقية واضحة.

وصف كامل

هذه الدورة صممت لتجعل تعلم Machine Learning تجربة عملية ومباشرة. ستبدأ بفهم الصورة العامة، ثم تنتقل إلى بناء أمثلة حقيقية، قراءة الشيفرة، تنظيم الملفات، التعامل مع المشكلات، وتحويل المعرفة إلى مشروع نهائي قابل للنشر أو الإضافة إلى ملف الأعمال. المحتوى مناسب لعام 2026 ويركز على الأدوات والأساليب المستخدمة في فرق التطوير الحديثة.

معلومات الدورة

  • المستوى: مبتدئ
  • المدة: 9 أسابيع
  • عدد الساعات: 36
  • عدد الطلاب: 4393
  • التقييم: 4.7 من 5 بناء على 275 تقييماً
  • لغة الدورة: العربية
  • الشهادة: شهادة إتمام رقمية
  • حالة الدورة: منشورة ومحدثة
  • المدرب: مريم الشامي

أهداف الدورة

  • فهم أساسيات Machine Learning بطريقة عملية
  • بناء تطبيقات ومكونات حقيقية مرتبطة بسوق العمل
  • التعامل مع الأخطاء الشائعة وتحسين الأداء
  • تنظيم المشروع وكتابة كود قابل للصيانة
  • تجهيز مشروع نهائي يصلح لملف الأعمال

ماذا ستتعلم؟

  • بناء مشروع عملي قابل للعرض
  • فهم المفاهيم الأساسية وربطها بسيناريوهات واقعية
  • تحسين جودة الكود وتنظيمه
  • استخدام أدوات العمل الحديثة بكفاءة
  • تجهيز ملف أعمال مناسب للتقديم على الوظائف

المتطلبات

  • معرفة عامة باستخدام الحاسوب والإنترنت
  • رغبة في التطبيق العملي خطوة بخطوة
  • حاسوب حديث واتصال إنترنت مستقر
  • محرر كود مثل VS Code
  • لا حاجة لخبرة سابقة إلا في المسارات المتقدمة

الفئة المستهدفة

الطلاب والمطورون ورواد الأعمال وأصحاب المشاريع التقنية الذين يريدون استخدام Machine Learning لبناء حلول عملية أو تطوير مسارهم المهني.

المتطلبات التقنية

حاسوب بنظام Windows أو macOS أو Linux، محرر VS Code، Git، ومتصفح حديث. قد تحتاج بعض الدروس إلى Docker أو Node.js أو Python حسب طبيعة المشروع.

المشاريع العملية

  • مشروع تدريبي صغير لتثبيت المفاهيم
  • تطبيق متوسط يحاكي تحدياً من بيئة العمل
  • مشروع نهائي متكامل يوثق مهارات الطالب في Machine Learning

نبذة عن المدرب

يقدم مريم الشامي خبرة عملية في بناء المنتجات الرقمية وتدريب الفرق، مع أسلوب شرح يوازن بين وضوح الفكرة وقوة التطبيق.

FAQ

هل تناسب الدورة المبتدئين؟

نعم، تبدأ الدورة من الأساسيات وتنتقل تدريجياً إلى التطبيق.

هل يوجد تطبيق عملي؟

نعم، كل وحدة تتضمن تدريبات عملية وينتهي المسار بمشروع قابل للعرض.

هل أحصل على شهادة؟

نعم، يحصل الطالب على شهادة إتمام بعد إنهاء الدروس والمشروع المطلوب.

مخرجات التعلم

بنهاية الدورة ستكون قادراً على بناء مشروع كامل باستخدام Machine Learning، شرح قراراتك التقنية، معالجة المشكلات الشائعة، وتقديم عمل منظم يمكن تطويره لاحقاً.

المدرب

مريم الشامي

مريم الشامي

خبير تدريب تقني عمل على مشاريع حقيقية في تطوير البرمجيات والمنتجات الرقمية، ويركز في شرحه على تحويل المفاهيم النظرية إلى تطبيقات عملية قابلة للاستخدام في سوق العمل.

تقييمات الطلاب

18-03-2026

أفضل ما فيها كثرة التمارين والمشاريع.

18-03-2026

محتوى واضح ومنظم ومفيد للتطبيق العملي.

fynpklofje 18-03-2026

الدورة ساعدتني على بناء مشروع حقيقي بثقة.

18-03-2026

شرح ممتاز ويربط المفاهيم بسوق العمل.

18-03-2026

أمثلة واقعية وتدرج مناسب في الصعوبة.