محمد عاطف17

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. سؤالك غير واضح أو يبدوا أنك لم تقم بطرحه بالشكل الصحيح . أولا إن الخوارزميات هي مجموعة من التعليمات أو الأوامر والأكواد المرتبة لحل مشكلة ما في الرياضيات أو أي مشكلة تواجهك في الحياة اليومية خلال زمن محدد وعدد خطوات محدود. وتتميز الخوارزمية عن الأخرى في سرعة تنفيذها من حيث الوقت ومن حيث المساحة المستخدمة . إذا أى سؤال في موقع LeetCode أو أى مواقع خاصة بحل المشكلات يعتمد بشكل كبير على إكتشافك لخوارزمية جيدة لتقوم بحل المسألة بها أى أن الخوارزمية ليست لغة برمجة او كود ما . بل هي طريقة حل تقوم بتحويلها إلى كود بعد ذلك. لهذا فالبطبع إبتكارك للحل هو إبتكار لخوارزمية للمشكلة التي تعمل عليها . ونعم بالطبع يمكنك إستخدام هياكل البيانات المتاحة في اللغة التي تعمل عليها مثل القوائم و الأشجار و المصفوفات و القواميس و غيرها من هياكل البيانات الأخرى . ويمكنك إنشاء أى هيكل بيانات خاص بك تراه مناسبا لحل المشكلة التي تعمل عليها. أى أولا يجب عليك إنشاء الخوارزمية المناسبة للحل لك ومن ثم يمكنك إنشاء أو إستخدام أى هيكل بيانات يساعدك في تنفيذ تلك الخوارزمية.

هذه الميزة هي ميزة خاصة بالأمان وهي جيدة جدا وقد تم تصميمها لمنع إرسال النماذج أكثر من مرة لتفادي المشاكل الغير متوقعة . تخيل مثلا أنك تحاول الدفع لطلب ما على الإنترنت . وبعد الدفع قمت بإعادة تحميل صفحة الدفع أو تم إعادة توجيهك لنفس الصفحة . هنا إذا لم تظهر تلك الرسالة سيتم إرسال طلب الدفع مرة أخرى مما يسبب طلبك أو دفعك لهذا الشئ مرتين . ولهذا تم تصميم تلك الرسالة لذلك . إذا أردت إيقافها وكنت تعمل على google chrome . يرجى الذهاب إلى سطح المكتب و الضغط بالزر الأيمن على chrome وإختيار خصائص . في خانة target يرجى كتبة التالي في نهاية السطر : -disable-prompt-on-repost أى يصبح الشكل لديك كالتالي : ليصيح النص في الحقل هكذا مثلا : "C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe" -disable-prompt-on-repost الآن يجب إغلاق chrome تماما وإعادة فتحه وستجد ان التحذير الذي كان يظهر مسبقا لن يظهر مرة أخرى . ويجب عليك الإنتباه للتحذيرات السابقة وألا تقوم بذلك إلا إذا كنت تعرف ما تريده.

نعم سيتم شرح كيفية بناء نموذج تعلم آلة خاص بك وسيتم شرح الخوارزميات المشهورة في تعلم الآلة مثل الانحدار (Regression)، التصنيف (Classification) بأنواعه المختلفة ، التجميع (Clustering) والترابط (Association) . وسيتم تطبيق مشاريع عملية عليها . ويبدأ ذلك من مسار "تعلم الآلة Machine Learning". وأيضا بالفعل يتم التدريب في المسارات الأولى على نماذج موجودة بالفعل مثل GPT و LLAMA وغيرها من النماذج الأخرى الخاصة بمعالجة النصوص في مسار "تطبيقات عملية على النماذج النصية الكبيرة LLMs"

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. للأسف حاليا لا يوجد إمكانية تقسيط للدورة حيث يجب دفع ثمن الدورة كاملا للحصول عليها وأيضا لا تتوفر أى كوبونات خصم حاليا . من الممكن أن تطلب من أحد أقاربك أو أصدقائك شراء بطاقة هدايا لك ويمكنك دفع المبلغ له بعد ذلك على فترات ويمكنك قراءة المزيد حول شراء بطاقة الهدايا : https://support.academy.hsoub.com/how-to-buy-gift-card ويمكنك محادثة الدعم بخصوص تقسيط مبلغ الدورة و السؤوال عن توافر كوبونات خصم أم لا فهو المسؤول عن الماديات هنا في الأكاديمية : https://support.academy.hsoub.com/conversations

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. الحل صحيح في بعض الحالات ولكن في حالات أخرى خاطئ لهذا فإن هذا الحل لن يتم قبوله على الموقع . لاحظ أنك لا تقوم بالتأكد من الرقم هل هو موجب أم سالب . حيث إذا كان سالبا لا يجب وضعه في المجموع لديك . أيضا لاحظ أنك تقوم بتكرار الكود هو هو مرتين مرة في else ومرة بداخل if الإختلاف هو فقط في إذا كان تم حذف القيم الفريدة أم لا من خلال إستخدام set. لهذا يمكنك فقط وضع جزء واحد من الكود وتحويل set مباشرة . لهذا قم بتحويل المصفوفة إلى set مباشرة ومن ثم التكرار على عناصر set الجديدة وجمع الرقم إذا كان موجبا وعدم جمعه إذا كان سالبا.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. لا تحتاج إلى تحويل الصور إلى أرقام يدويا قبل التدريب في CNNS.حيث هي مصممة بالفعل للتعامل مباشرة مع بيانات الصورة و تقوم تلقائيا بتحويل الصور إلى تمثيل رقمي (مصفوفات من الأرقام) كجزء من عملية المعالجة حيث المكتبات تقوم بهذه الخطوة تلقائيا. حيث الصورة يتم تمثيلها بشكل طبيعي كمصفوفة من الأرقام مصفوفة ثلاثية الأبعاد في حالة الصور الملونة (RGB) أو ثنائية الأبعاد في حالة الصور الرمادية حيث كل بكسل في الصورة له قيمة رقمية تمثل شدة اللون. وعند إدخال الصورة إلى الشبكة العصبية يتم تمرير هذه المصفوفة مباشرة كمدخل و لا تحتاج إلى تحويلها بنفسك إلى أرقام لأنها بالفعل في شكل رقمي.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. إذا كنت تريد عكس إتجاه النص وليس عكس النص نفسه أى يظهر من اليمين إلى اليسار في notepad . يمكنك الضغط على CTRL + SHIFT من جهة يسار لوحة المفاتيح لجعل إتجاه النص من اليسار . أو نفس الزرين من جهة يمين لوحة المفاتيح لجعل النص من اليمين إلى اليسار . أما إذا أدرت عكس الكلمات نفسها والأحرف .فأولا يوجد لديك مشكلة حيث يجب إستبدال &lt;LSTag ب <LSTag ليصبح النص لديك هكذا : بعد تسجيل <LSTag Tooltip="CriticalHit">ضربة حرجة</LSTag>، استخدم <LSTag Type="ActionResource" Tooltip="BonusActionPoint">إجراء المكافأة</LSTag> لإجراء هجوم إضافي.</content> لأنك كنتَ بحاجةٍ للتحدث عنه. لأنه يبدو... صحيحًا. مناسبًا. ويمكنك عكس النص كما تريد الآن.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. لا بالطبع إن ال Convolutional Neural Networks (CNNs) لا تقتصر فقط على تطبيقات ال Computer Vision بالرغم بالفعل أنها مشهورة ومستخدمة بكثرة في هذا المجال.حيث أن CNNs فعالة في التعامل مع البيانات التي لها بنية شبكية مثل الصور ولكنها يمكن استخدامها أيضا في مجالات أخرى. معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing - NLP) مثل : تحليل المشاعر. التصنيف النصي. الترجمة الآلية. تحليل البيانات الزمنية (Time Series Analysis) مثل : التنبؤ بأسعار الأسهم تحليل البيانات الطبية مثل تخطيط القلب والبيانات التي لها تسلسل زمني. مراقبة حالة الآلات وأدائها. تحليل الأصوات (Audio Processing) مثل : التعرف على الكلام. وغيرها من المجالات الأخرى حيث CNNs فعالة في أي مهمة تتضمن بيانات ذات بنية شبكية أو متسلسلة.

مرحبا أسامة. إن دورة الذكاء الإصطناعي لا تحتاج أي خبرة مسبقة حيث يتم البدأ من البداية ودراسة الاساسيات التي تحتاجها ولهذا يمكنك البدأ مباشرة في دورة الذكاء الاصطناعي. ولكن إذا لم يكن لديك خبرة مسبقة في مجال البرمجة عموما فيفضل بما أنك مشترك في دورة علوم الحاسوب بالفعل أن تقوم بمذاكرتها أولا . وإليك المسارا المهمة التي يجب عليك دراستها قبل البدأ في الذكاء الإصطناعي : مدخل إلى علوم الحاسوب أساسيات البرمجة قواعد البيانات البرمجة كائنية التوجه الخوارزميات وبنى المعطيات ولكن إذا لديك وقتا متاحا يفضل بالطبع دراستها كاملة.

لا توجد وظيفة فقط خاصة باستخراج البيانات من الويب web sctraping . حيث ليس إستخراج البيانات وحده المهم . نعم من الممكن أن تجد وظائف على مواقع العمل الحر لمشاريع إستخراج بيانات ولكن إستخراج البيانات بمفرده لن يعطيك الأفضلية في تلك الوظائف . وسيتوجب عليك معرفة كيفية التعامل مع البيانات التي تم إستخراجها وكيف تقوم بحفظها وكيفية إستخدام تلك البيانات فيما يفيد . لهذا سيتوجب عليك دراسة قواعد البيانات و أيضا سيتوجب عليك دراسة كيفية تحليل البيانات والتعامل معها . وبما أنك في دورة "تطوير التطبيقات باستخدام لغة Python" ففي هذه الدورة لا يتم التطرق لهذا الأمر بل توجد في دورة " الذكاء الاصطناعي" لهذا إذا كنت مهتما بذلك فكان الأفضل لك الدخول في دورة الذكاء الإصطناعي وليس الدورة الحالية المشترك بها. وأيضا أنصحك بإكمال الدورة وباقي المسارات حيث أيضا تعلم إنشاء االمواقع وكيفية عملها سيضمن لك فهم أكثر لطريقة عملها مما يسمح لك بإستخراج البيانات بالشكل المناسب.

هل تعمل على google colab أم تعمل على الجهاز المحلي لديك ؟ حيث بالطبع إن أكواد الذكاء الإصطناعي والتعلم الآلي تحتاج إلى موارد كبيرة حتى تعمل بسرعه وكفاءة حيث تحتاج إلى GPU قوي لديك ويفضل أن يكون من شركة Nividia وذلك حتى يتم تنفيذ الكود بشكل أسرع . حيث تدريب النماذج يعتمد بشكل كبير عليها وعلى موارد جهازك. لهذا يفضل العمل على google colab حيث يوفر لك بيئة متكاملة وأيضا يوفر لك موارد جيدة جدا وسريعه مما يقلل من الوقت الذي سيستهلكه الكود على جهازك بشكل كبير . ولو كنت تعمل على google colab تأكد من تغير ال run time لديك إلى T4 GPU

لاحظ المشكلة هنا أنه يتم إعادة كود جافاسكريبت بدلا من تنفيذ الطلب لديك . ويبدوا أن الخادم الذي تعمل عليه يوجد به أكواد تمنع ال Bots أو Scraping ولهذا يتوجب التحقق من أن الطلب من مستخدم وليس bot . لذلك أعتقد إما أن المشكلة لديك في ال recaptcha حيث لا يتم إرسالها مع الطلب من جافاسكريبت بالشكل المتوقع للخادم. لذلك تأكد من إرسال الرمز الصحيح من بيانات الطلب ليعمل معك .

يرجى الضغط على الطلب الذي باللون الأحمر والذهاب إلى نافذة response وإرسال الصورة لما يظهر لك . هل في النسخة المجانية موجود لديك الملف php-email-form.php ؟ إذا لم يكن موجودا فغالبا هذه هي المشكلة.

المشكلة في اسم الملف حيث لاخظي وجود الاقواس في إسم الملف وهذا خاطئ حيث تعتبر كرموز خاصة . يرجيحذف أي اقواس او مسافات فارغة من اسم الملف قبل رفعه.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. أفضل طريقة لتعلم أى مكتبة هي الإطلاع على التوثيق الرسمي (Documentation) الخاص بها وذلك لأن التوثيق الرسمي يوجد به كل شئ عن تلك المكتبة وطريقة إستخدام كل شئ سواء دوال او أى وظيفة أخرى وأيضا مع وجود أمثلة عملية لذلك وأيضا التوثيق يبدأ معك من البداية من خلال شرح كيفية التثبيت والإستخدام والشرح تدريجيا من الأسهل حتى الأصعب . ولكن من الممكن أن يكون التوثيق ليس جيدا أو الشرح به ليس كثيرا أو عدم وجود أمثلة كثيرة حينها سيتوجب عليك البحث إما عن فيديوهات لشرح تلك المكتبة أو البحث عن أمثلة لها وكيفية إستخدامها. ويمكنك قراءة الإجابة التالية لكيفية قراءة التوثيقات الرسمية (Documentation) :

ستجد أسفل فيديو الدرس صندوق للتعليقات كما هنا يرجى طرح سؤالك أسفل الدرس وليس هنا حيث هنا قسم الأسئلة العامة ولا نقوم بإجابة الأسئلة الخاصة بمحتوى الدورة أو الدرس، وذلك لمعرفة الدرس الذي توجد به مشكلتك و لمساعدتك بشكل أفضل. إذا لم يكن هذا سؤال متعلق بإحدى الدورات فيرجى إرفاق الكود الخاص بال html كاملا. أعتقد ان المشكلة لديك غالبا في إسم ملف ال css حيث لاحظ أنه لديك بإسم styles.css وليس style.css . لذلك يرجى التأكد من أنك قمت بإستدعاءه في ملف html كالتالي : <link rel="stylesheet" href="style.css">

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. من الأفضل دراسة المسارات كما هي بالترتيب فالدورات في الأكاديمية ممنهجة والمسارات مرتبة بشكل متدرج فالمسارات في البداية هي تطبيقات بسيطة ومقدمة للمسارات المتقدمة الأخرى بدءا من مسار تعلم الآلة Machine Learning. وإذا أردت الدخول في مسار تعلم الآلة machine learning فلابئس بذلك ولكن الأفضل دراسة كيفية التعامل مع البيانات أولا لتحقيق إستفادة أكبر .

ستجد أسفل فيديو الدرس صندوق للتعليقات كما هنا يرجى طرح سؤالك أسفل الدرس وليس هنا حيث هنا قسم الأسئلة العامة ولا نقوم بإجابة الأسئلة الخاصة بمحتوى الدورة أو الدرس، وذلك لمعرفة الدرس الذي توجد به مشكلتك و لمساعدتك بشكل أفضل.

هل تقصد الوصول إلى إعدادات safari أم ماذا ؟ إذا كان كذلك فإن ما تقوم به حاليا هو الضغط بالزر الأيمن على النافذة التي تحوي الموقع الحالي ولهذا تظهر تلك الإعدادات أو الخيارات الخاصة بالنافذة أما لو أردت الوصول إلى اعدادات المتصفح فيجب إختيار التالي :

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. هل تقصد تحديد النطاق بطريقة ثابته أم مثلا نطاق متغير بناء على شرط ما ؟ إذا كنت تقصد نطاق ثابت من x_1 إلى x_10 يمكنك إستخدام الكود التالي : df.loc[:, 'x_1':'x_10']

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. أولا إن pandas.drop() نستخدمها لنستطيع حذف صفوف أو أعمدة في إطار البيانات لدينا من خلال إستخدام أسماء الفهارس (index) أو الأعمدة (columns) أو إستخدام ترتيبهم . df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4),columns=['A', 'B', 'C', 'D']) print(df) # A B C D # 0 0 1 2 3 # 1 4 5 6 7 # 2 8 9 10 11 df.drop(['B', 'C'],axis=1) # هنا سيتم حذف الأعمدة b و c # A D # 0 0 3 # 1 4 7 # 2 8 11 df.drop([0, 1]) # هنا سيتم خذف الصف الأول والثاني # A B C D # 2 8 9 10 11 لاحظ أنه يمكنك استخدام الخيار axis=0 لحذف صفوف و axis=1 لحذف أعمدة. ويمكنك الإطلاع على التوثيق الرسمي لها: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.drop.html أما pandas.dropna() فهي نستخدمها لحذف الصفوف أو الأعمدة التي تحتوي على قيم مفقودة (NaN) حيث تمكننا من حذف الصفوف أو الأعمدة التي تحتوي على قيم مفقودة . df = pd.DataFrame({ "name": ['Alfred', 'Batman', 'Catwoman'], "toy": [np.nan, 'Batmobile', 'Bullwhip'], "born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1940-04-25"),pd.NaT] }) print(df) # name toy born # 0 Alfred NaN NaT # 1 Batman Batmobile 1940-04-25 # 2 Catwoman Bullwhip NaT df.dropna() # name toy born # 1 Batman Batmobile 1940-04-25 وإليك التوثيق الرسمي لها : https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.dropna.html

نعم من الممكن أن تكون هنا المشكلة . فإذا لم يتم تعريف ثابت بإسم root سيتم إنهاء تنفيذ الإسكريبت ولن يتم إستكماله . لذلك يمكنك طباعة root قبل هذا السطر والتأكد من وجوده . أو التأكد من أى مكان أخر يتم إستخدام die به .

لاحظ أن الذكاء الإصطناعي عموما لن يلغي أى مهنة تماما مثل المبرمجين أو محللين البيانات أو غيرهم . ولكنه بالطبع سيؤثر على أعداد الوظائف حيث ستكون الوظائف قليلة أو سيتم إستبدال الأشخاص العاديين بنماذج الذكاء الإصطناعي . ولكن بالطبع سيكون هناك حاجة إلى أشخاص للعمل وإستخدام هذا النموذج بشكل صحيح ولهذا نعم ينبغي علينا القلق ولكن هذا لا يمنعنا من دخول المجال و التطور فيه .لهذا إذا كنت تعرف أنك لن تستطيع أن تواكب هذا التطور أو لا يمكنك إستخدام أدوات الذكاء الإصطناعي مثل GPT أو Deepseek أو غيرها في مساعدتك لتحسين إنتاجيتك وتنفيذ المهام بسرعة فهنا للأسف أنت لن تستطيع أن تنافس في سوق العمل مستقبلا . لهذا سينبغي عليك بذل مجهود أكبر للتعلم . في النهاية فإن الذكاء الاصطناعي يعتبر أداة قوية تعزز إمكانات المبرمجين وتفتح أفقا جديدة في المجالات البرمجية أو تحليل البيانات. لهذا لا تدع الاحباط يؤثر في عزيمتك، واستغل هذه التقنيات لتعزيز قدراتك ومهاراتك . وإليك الإجابة التالية لمزيد من النصائح :

إذا ليس هناك مشكلة أو خطأ . يبدوا أنه يوجد لديك في الكود مكان تقوم فيه بإستخدام exit أو die لهذا لا يتم إكمال تنفيذ الإسكريبت ولا يتم إظهار أى شئ . لهذا إذا قمت في أى مكان بكتابة exit أو die فيبدوا أنك لم تقم بحذفه لذلك يجب البحث عن أى منهما وحذف ذلك لأنه حاليا لا يوجد أى مشكلة.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. لا ليس من العادي أن يكون لديك عدد أعمدة مختلف بين بيانات الو validation_labels. وغالبا يجب أن يكون لديك نفس عدد الأعمدة في كل من train_labels و validation_labels لأنها تمثل نفس النوع من البيانات . حيث إذا كان لديك 5 أعمدة في train_labels و 123 عمودًا في validation_labels فهنا توجود مشكلة إما في طريقة تحضير البيانات أو في تقسيم البيانات إلى مجموعات التدريب والتحقق. لذلك يجب يكون لديك نفس عدد الأعمدة في كل من train_labels و validation_labels لضمان أن النموذج يمكنه التعلم والتحقق بشكل صحيح.