إياد الاسماعيل

أجرينا تحديث شامل لمسار تطوير تطبيقات الجوال باستخدام React Native في دورة JavaScript ليشمل تطوير تطبيقات متكاملة باستخدام React Native مع أدوات مثل Expo، ويغطي تحديث الدورة تطوير تطبيق طبيبي. مميزات وفوائد المسار: 1. تعلم الأساسيات والمهارات الضرورية في React Native و Expo لبدء تطوير تطبيقات الجوال 2. تعلم كيفية بناء واجهات المستخدم والتعامل مع مكونات React Native لإنشاء تطبيقات جوال تفاعلية 3. تعلم تطوير الواجهات الخلفية لتطبيقات الجوال مثل تطبيق طبيبي لتوفير إدارة بيانات طبية بشكل سلس 4. تعلم بناء تطبيقات جوال متكاملة باستخدام React Native، من الواجهة الأمامية إلى الخلفية 5. بناء تطبيق حقيقي لتطوير المهارات العملية في تطوير تطبيقات الجوال باستخدام React Native

أضفنا مسار جديد لشرح أساسيات TypeScript في دورة JavaScript يتضمن 42 درسًا بمدة 4 ساعات ونصف مع تطبيق عملي لبناء تطبيق تتبع المصاريف، يغطي المسار مفاهيم TypeScript الأساسية والمتقدمة. مميزات وفوائد المسار: 1. تعلم الأساسيات: يغطي المسار أنواع البيانات الأساسية، الدوال، و الواجهات في TypeScript 2. التعامل مع الأصناف والكائنات: تعلم كيفية استخدام الأصناف Classes و الكائنات Objects لبناء تطبيقات متكاملة 3. المفاهيم المتقدمة: تعلم الأنواع المعممة Generics و الوحدات Modules و مجالات الأسماء Namespaces 4. تطوير واجهات التطبيق: تعلم بناء الواجهات الخلفية والأمامية لتطبيق تتبع المصاريف باستخدام TypeScript 5. تطبيق عملي شامل: بناء تطبيق حقيقي لتتبع المصاريف باستخدام TypeScript، مما يساعد في فهم كيفية تطبيق المفاهيم في مشاريع حقيقية

أضفنا مسار لتطبيق التعرف على الصور باستخدام الشبكات العصبية عبر TensorFlow في دورة الذكاء الاصطناعي، يتضمن المسار 30 درسًا بطول 5 ساعات ونصف حيث يتم تدريب نموذج للتعرف على الصور وتوليد مقترحات شخصية للمستخدم، بالإضافة إلى إنشاء API للنموذج المدرب لربطه مع تطبيقات الويب. مميزات وفوائد المسار: 1. أساسيات التعرف على الصور: تعلم كيفية بناء نموذج للتعرف على الصور باستخدام TensorFlow 2. تحليل بيانات تطبيقات الويب: فهم كيفية تحليل البيانات وتطبيق الذكاء الاصطناعي على الصور في تطبيقات الويب 3. توليد مقترحات شخصية: تعلم كيفية بناء خاصية الاقتراحات بناءً على الصور، مثل اقتراح وجبات أو منتجات مشابهة للمستخدم 4. دمج الذكاء الاصطناعي مع الويب: تعلم كيفية دمج نموذج التعرف على الصور في تطبيقات الويب باستخدام API 5. تطبيق عملي باستخدام TensorFlow: تعلم تطبيق TensorFlow لبناء نموذج ذكاء اصطناعي متكامل يعمل على التعرف على الصور وتوليد مقترحات شخصية للمستخدم وغيره الكثير...

أضفنا مسار جديد بعنوان التعلم العميق Deep Learning في دورة الذكاء الاصطناعي، يتضمن المسار 60 درسًا بطول 9 ساعات نشرح فيه بناء شبكات عصبية واستخدامها في تطبيقات عملية مثل تصنيف النصوص، التعرف على الصور، وبناء بوتات محادثة، مع أمثلة عملية باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية CNN و التكرارية RNN. مميزات وفوائد المسار: 1. أساسيات التعلم العميق: تعلم مفاهيم الشبكات العصبية، وكيفية بنائها وتطبيقها على مشكلات حقيقية 2. أمثلة عملية متعددة: أمثلة عملية على التصنيف، تحليل النصوص العربية، التنبؤ بالزبائن، التعرف على الصور، وغيرها 3. استخدام الشبكات العصبية التلافيفية CNN: تعلم كيفية استخدام CNN في التعرف على الصور وتحليل البيانات المرئية 4. الشبكات العصبية التكرارية RNN: تعلم كيفية تطبيق RNN في تحليل التسلسل الزمني مثل تحليل المشاعر في التغريدات أو التنبؤ بأسعار الأسهم 5. بناء بوتات محادثة: تعلم كيفية بناء بوت محادثة فعال باستخدام تقنيات التعلم العميق وغيرها الكثير من التقنيات والمشاريع العملية.

تم إضافة تحديث شامل لمسار إلى عالم الويب في دورة علوم الحاسوب الذي يشرح جميع المفاهيم الأساسية التي يجب على كل مطور ويب معرفتها. يسلط هذا المسار الضوء على كيفية عمل الويب، بدءًا من طلب صفحة الويب وصولاً إلى عرضها في المتصفح. يضم المسار 55 درسًا موزعة على 6 ساعات ونصف، ويوفر تجربة تعليمية شاملة تغطي جميع جوانب تطوير الويب. سيتعلم الطالب في هذا الميار الكثير من الأشياء ومن أهمها: 1. فهم آلية عمل الويب: تعلم كيفية عمل المتصفحات والخوادم وكيفية إرسال الطلبات واستقبال الردود بين العميل والخادم 2. أساسيات تطوير المواقع: تعلم كيفية بناء صفحات ومواقع الويب باستخدام HTML، CSS، و JavaScript 3. التعامل مع الشبكات: اكتساب مهارات في فهم الشبكات وكيفية نقل البيانات بين الخوادم والمتصفحات 4. إدارة البيانات في الويب: تعلم كيفية التعامل مع الكوكيز و الجلسات لإدارة البيانات عبر الإنترنت 5. تعزيز الأمان في الويب: تعلم كيفية حماية المواقع باستخدام تقنيات التشفير و التحقق من الهوية لضمان أمانها

يسعدنا الإعلان عن إضافة مسار جديد بعنوان تصميم البرمجيات Refactoring لدورة علوم الحاسوب يشمل 27 درسًا بمدة 4 ساعات. إعادة التصميم هي عملية تحسين بنية الكود دون تغيير سلوكه الخارجي. الهدف هو تحسين جودة الكود، وجعل الصيانة أسهل، وتحسين الأداء بشكل غير مباشر. في هذا المسار، سيتعلم الطالب كيفية التعرف على المشاكل في الأكواد القديمة وكيفية تحسينها باستخدام تقنيات إعادة التصميم المختلفة. الفوائد التي سيكتسبها الطالب من هذا المسار: 1. التعرف على مشاكل الأكواد Code Smells: سيتعلم كيفية اكتشاف المشاكل الشائعة في الأكواد مثل التكرار أو التعقيد، والأكواد التي يصعب فهمها أو تعديلها 2. تقنيات إعادة التصميم Refactoring Techniques: سيتعلم تقنيات لتحسين بنية الكود مثل تبسيط الجمل البرمجية، تحسين الأسماء، وتقسيم الدوال الكبيرة 3. إجراء اختبارات Testing: سيتعرف على كيفية تطبيق اختبارات لضمان أن التعديلات لم تؤثر على سلوك الكود وغيره الكثير من المعلومات المفيدة

أضفنا مسار تطبيقات عملية على نقل التعلم Transfer Learning في دورة الذكاء الاصطناعي يهدف إلى تقديم تقنيات عملية ومتقدمة في مجال نقل التعلم، حيث سيكتسب الطلاب مهارات أساسية في تطبيق هذه التقنيات على مشكلات متعددة في التعرف على الصور والنصوص. يشمل هذا المسار 41 درسًا موزعة على 6 ساعات وربع من الفيديو. نقل التعلم هو تقنية في تعلم الآلة حيث يتم استخدام نموذج تم تدريبه مسبقًا على مجموعة بيانات معينة وتعديله لاستخدامه على مجموعة بيانات أو مهمة جديدة. الهدف هو الاستفادة من المعرفة المكتسبة من المهمة الأولى لتسريع وتحسين أداء النموذج في المهمة الثانية، مما يقلل من الحاجة إلى تدريب نموذج من الصفر ويعزز دقته بشكل أسرع. مميزات وفوائد المسار: 1. تسريع التطوير باستخدام النماذج المدربة مسبقًا: تمكن الطلاب من الاستفادة من نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقًا لتسريع التدريب وتحقيق نتائج أفضل 2. تنوع التطبيقات العملية: يشمل المسار تطبيقات متنوعة مثل تصنيف الصور والنصوص وتحليل المشاعر، مما يوفر تجربة شاملة 3. تخصيص النماذج لتناسب احتياجات المشاريع: تعلم كيفية تخصيص النماذج المدربة مسبقًا وتحسينها باستخدام Fine-Tuning لتلبية احتياجات مشاريع محددة 4. مهارات متقدمة في معالجة الصور والنصوص: سيتعلم الطلاب تقنيات تمثيل النصوص و التعرف على الصور، مما يعزز مهاراتهم في مجال الذكاء الاصطناعي 5. استخدام تقنيات حديثة في نقل التعلم: يغطي المسار تقنيات نقل التعلم المتقدمة مثل التصنيف متعدد الفئات و تصنيف المشاعر، مما يعزز قدرة الطلاب على تطبيق الذكاء الاصطناعي في مشروعات متنوعة وغيرها الكثير.

حدثنا مسار تطوير شبكة تواصل اجتماعي تشبه تويتر في دورة تطوير تطبيقات الويب باستخدام لغة Ruby لتواكب أحدث التقنيات والإصدارات، هذا التحديث يشمل 45 درس بمدة 8 ساعة فيديو. استعملنا في المسار أحدث إصدار من إطار العمل Rails بالإضافة إلى أحدث الإصدارات من المكتبات المستخدمة في المشروع. ستتعلم خلال هذا المسار: 1. إعداد البيئة: بدءًا من تثبيت Ruby وRails، وضبط بيئة العمل المتكاملة 2. تطوير البنية الأساسية للتطبيق: إنشاء قواعد البيانات والجداول الخاصة بالمستخدمين، المجتمعات، المنشورات، والتعليقات 3. إضافة مميزات متقدمة: مثل الإعجابات، المتابعات، الإشعارات، والبحث 4. تحسين الأداء والأمان: تطبيق أحدث تقنيات الأمان لضمان حماية البيانات وحماية التطبيق من الثغرات 5. اختبارات وضمان الجودة: تعلم كيفية اختبار الكود باستخدام أدوات اختبار Rails وتطبيق أساليب البرمجة الآمنة وغيرها الكثير...

أضفنا مسارًا جديدًا بعنوان تطبيقات عملية باستخدام الرؤية الحاسوبية Computer Vision في دورة الذكاء الاصطناعي، هذا التحديث يشمل 28 درسًا بمدة 8 ساعات فيديو. يهدف هذا المسار إلى تعليم الطلاب كيفية استخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية المتقدمة في تطبيقات واقعية، مع التركيز على نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة مثل YOLO وCLIP وVision Transformers. الميزات والفوائد التي سيكتسبها الطالب خلال هذا المسار: 1. فهم تقنيات الرؤية الحاسوبية: سيتعلم كيف تعمل تقنيات الرؤية الحاسوبية من خلال أمثلة عملية، مثل التعرف على الكائنات وتصنيف الصور 2. استخدام نماذج متقدمة: سيشمل المسار شرحًا مفصلًا لكيفية استخدام نماذج مثل YOLO (للرؤية في الوقت الفعلي) وCLIP (لربط النصوص والصور) وVision Transformers (لتطبيقات الرؤية المتقدمة) 3. تخصيص النماذج: سيتعلم كيفية تخصيص النماذج لتلائم احتياجات مشاريعهم الخاصة، مما يساعد في تحسين الأداء وتوسيع نطاق التطبيقات الممكنة 4. تقنيات Fine-Tuning: سيتعرف على كيفية تحسين أداء النماذج باستخدام تقنيات مثل Fine-Tuning، مما يسمح لهم بتدريب النماذج على بيانات جديدة لتحقيق نتائج أفضل 5. معالجة الصور واستخراج المعلومات: سيتعلم كيفية استخدام الرؤية الحاسوبية لاستخراج المعلومات من الصور، مثل التعرف على النصوص، تحليل المشاهد، واكتشاف الأجسام 6. أمثلة عملية حقيقية: المسار يضم أمثلة عملية مثل بناء تطبيقات للكشف عن الأجسام في الفيديو، وتصنيف الصور بناءً على محتوياتها، وكذلك تحليل الصور لأغراض متقدمة، وغيرها الكثير