أساسيات الذكاء الاصطناعي: النظرية والخوارزميات

يقود الذكاء الاصطناعي التكنولوجيا الحديثة، لكن إتقانه حقاً يتطلب فهماً عميقاً للمبادئ الرياضية والخوارزمية الكامنة وراءه. توفر هذه الدورة الإطار المفاهيمي الذي تحتاجه لتجاوز مجرد استخدام الأدوات. بنهاية هذه الدورة، ستكون قادراً على توضيح الفروق بوضوح بين نهج الذكاء الاصطناعي الأساسية، وفهم آليات نماذج التعلم المختلفة، وتحليل كيف تدفع البيانات والمنطق السلوك الذكي في الأنظمة المعقدة. ما ستتعلمه: * فهم المصطلحات الأساسية والتاريخ والفروع الرئيسية للذكاء الاصطناعي وmachine learning وdeep learning. * إتقان المبادئ الأساسية للخوارزميات الكلاسيكية، بما في ذلك أشجار القرار، والتجميع، ونماذج الانحدار. * تعلم الأساس النظري للشبكات العصبية الحديثة، بما في ذلك مفاهيم مثل وظائف التنشيط وبنية transformer الأساسية. * تطبيق مفاهيم المعالجة المسبقة للبيانات، وهندسة الخصائص، وتقييم أداء النموذج باستخدام المقاييس الرئيسية. * فهم الأهمية الحرجة لقابلية تفسير النموذج، والإنصاف، والاعتبارات الأخلاقية في تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي. نبدأ بالتعريفات الأساسية وننتقدم بشكل منهجي عبر نماذج التعلم الآلي الكلاسيكية قبل استكشاف الآليات النظرية للتعلم العميق الحديث وتداعياته. يؤكد المحتوى على الفهم القرائي وتطبيق المعرفة النظرية من خلال التمارين المكتوبة. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين تماماً الذين ليس لديهم خبرة سابقة في الذكاء الاصطناعي أو الرياضيات المتقدمة. إذا كنت فضولياً بشأن "كيفية" و"لماذا" الأنظمة الذكية، فهذه هي نقطة البداية المثالية. ابدأ في بناء معرفتك الأساسية بنظرية الذكاء الاصطناعي اليوم.