AI with Python: PCEI Exam Preparation
افهم حقيقة الذكاء الاصطناعي وجرّبه بنفسك باستخدام Python. على مدى خمسة أيام تتعرّف على الأفكار التي يقوم عليها تعلّم الآلة والتعلّم العميق
نظرة عامة
افهم حقيقة الذكاء الاصطناعي وجرّبه بنفسك باستخدام Python. على مدى خمسة أيام تتعرّف على الأفكار التي يقوم عليها تعلّم الآلة والتعلّم العميق، وتهيّئ البيانات لمهام الذكاء الاصطناعي، وتدرّب نماذج بسيطة وتقيّمها باستخدام مكتبات Python الشائعة.
كما تستكشف آلية عمل الشبكات العصبية والنماذج اللغوية، وتتدرّب على استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال الشيفرة، وتناقش قضايا التحيّز والخصوصية والاستخدام المسؤول. وتهيّئك أسئلة التدريب طوال الدورة لاختبار PCEI.
ما ستتعلّمه
المحتوى التقني أدناه معروضٌ باللغة الإنجليزية كما ورد في منهاج الدورة، حفاظاً على دقّة المصطلحات.
- Explain core concepts of artificial intelligence, machine learning and deep learning
- Prepare data for AI tasks using Python
- Train and evaluate simple supervised and unsupervised models
- Describe how neural networks learn
- Use Python libraries to experiment with language and generative AI tools
- Identify ethical risks, bias and responsible-use principles in AI
- Approach the PCEI exam with a clear understanding of its format and question styles
المنهاج
- What AI is and is not
- A short history of AI
- AI, machine learning and deep learning compared
- Everyday applications of AI
- Setting up a Python AI environment
- Jupyter notebooks
- NumPy and pandas essentials
- An overview of AI libraries
- Collecting and labelling data
- Cleaning and preparing datasets
- Features and targets
- Training, validation and test sets
- Supervised learning: classification and regression
- Unsupervised learning: clustering
- Building models with scikit-learn
- Evaluating models with accuracy and error measures
- Neurons, layers and activation functions
- How networks learn from data
- Image and pattern recognition concepts
- Overfitting and how to reduce it
- Natural language processing basics
- Large language models in brief
- Writing effective prompts
- Calling AI services from Python
- Bias and fairness
- Privacy and data protection
- Transparency and explainability
- Human oversight and accountability
- PCEI exam structure and question types
- Timed practice questions
- Reviewing weak areas
- Test-day preparation
لمن هذه الدورة
المبتدئون الملمّون بأساسيات Python الراغبون في مدخل عملي ومتين إلى الذكاء الاصطناعي والحصول على شهادة PCEI.
قبل أن تبدأ
- Basic Python knowledge, equivalent to the PCEP level
الشهادة التي تؤهّلك لها
جزءٌ من هذه الدبلومات
دورات ذات صلة
المزيد في الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة ←Accelerated Delivery Using AI
الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة
تفاصيل الدورة ←Accelerating Data Engineering Pipelines
الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة
تفاصيل الدورة ←Agentic Fundamentals for Business Professionals
الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة
تفاصيل الدورة ←AI Agents with Google's ADK Bootcamp: Build with Gemini, Protocols, & AgentOps
الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة
تفاصيل الدورة ←AI Driven Road Management
الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة
تفاصيل الدورة ←AI Ethical Use and Responsibility - Beginner
الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة
تفاصيل الدورة ←لنرسم خطوتك التالية معاً.
أخبرنا بالدورة أو الشهادة التي تهمّك، ونرسل لك المنهاج والمواعيد القادمة والرسوم وخيارات التدريب الخاص لفريقك.