Abdulrahman Muhammad

مرحبًا، إن كنت ترغب بمشاريع أسهل من تطبيق ويب مثل Social Media Developers Hub ولكن ما زالت تحتوي على عنصر Real-Time، فننصحك بالبدء بمشاريع مصغّرة ذات نطاق محدود. يمكنك تجربة تطبيق دردشة فورية بسيطة باستخدام WebSocket أو Socket.IO، حيث تركز فقط على إرسال واستقبال الرسائل دون نظام أصدقاء أيضاً إنشاء لوحة إشعارات فورية تعرض تنبيهات عند حدوث حدث معين، أو تطبيق تصويت مباشر يتم تحديث نتائجه لحظيًا عند تصويت المستخدمين. في كل مشروع قم بتطوير وظائف اساسية: الاتصال اللحظي، إدارة الحالة، والتعامل مع أكثر من مستخدم.

حاول أولًا تحليل طبيعة الملفات لديك. هل ملفات الـ PDF عبارة عن صور ممسوحة ضوئيًا فقط، أم تحتوي نصًا قابلًا للتحديد والنسخ؟ هذه نقطة مهمة جدًا لأنها تحدد المسار المناسب. إذا كانت الملفات صورًا، يمكنك البحث عن مفهوم OCR (التعرّف الضوئي على الحروف)، ومحاولة تجربة أدوات تقوم بتحويل الصور إلى نص. بعد الحصول على النص، حاول التفكير في كيفية تنظيمه: هل الأسئلة مرقمة؟ هل الخيارات لها نمط ثابت؟ هذا سيساعدك لاحقًا في تحويل النص إلى بنية JSON. أما إذا كان الـ PDF نصيًا، فيمكنك استكشاف مكتبات قراءة PDF واستخراج النص مباشرة، ثم كتابة منطق بسيط يفصل السؤال عن الإجابة.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته، حدوث مثل هذا الأمر عند تنفيذ أمر ‎wsl --install‎ أمر شائع وغالبًا لا تعني وجود خطأ، بل تحتاج بعض التحقق خطوة بخطوة. يمكنك محاولة التحقق من اتصال الإنترنت لديك وهل يعمل بشكل مستقر، لأن التثبيت يعتمد على تحميل مكونات من تحديثات ويندوز. كذلك حاول أن تتأكد من أن نظام ويندوز لديك محدث بالكامل من خلال Windows Update، فوجود تحديثات معلقة قد يوقف العملية. أيضًا قم بتجربة تشغيل موجه الأوامر أو PowerShell بصلاحية المدير ثم إعادة تنفيذ الأمر. بالتوفيق

كيف يعمل النموذج التوليدي؟ يعمل من خلال تعلّم الأنماط الموجودة في البيانات الأصلية، ثم يستخدم ما تعلّمه لإنتاج بيانات جديدة. ما أنواع النماذج التوليدية؟ الشبكات التوليدية الخصومية (GANs) - نماذج الانتشار (Diffusion Models) - النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وغيرها ما الخوارزميات المستخدمة؟ كل نوع يعتمد على خوارزميات خاصة به، مثل: التعلّم العميق الشبكات العصبية هل سيضاف محتوى عنها في حسوب أكاديمي؟ الأكاديمية تقدّم بالفعل مسارًا واسعًا في الذكاء الاصطناعي يشمل نماذج اللغة الكبيرة، الرؤية الحاسوبية، والتعلّم العميق، وهي أساس النماذج التوليدية.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته، الفرق بين تطبيق الويب وتطبيق الجوال تطبيق الويب: يعمل من خلال المتصفح (مثل Chrome) ولا يحتاج إلى تثبيت من المتجر. تطبيق الجوال يتم تثبيته على الهاتف ويعمل مباشرة من النظام (Android أو iOS). تطبيقًا المتعدد على منصات مختلفة يسمى (Cross-Platform App). الأدوات التي تتيح بناء تطبيقات منتوعة: Flutter React Native أو Ionic / Capacitor تتيح كتابة كود واحد وتشغيله على Android وiPhone معًا.

أغلب الشركات والمشاريع الحرة ما زالت تعتمد على Node.js لأنه الأقدم والأكثر استقرارًا وانتشارًا. أما Bun.js فهو حديث وسريع جدًا، لكنه ما زال في مرحلة التطور، وعدد الشركات التي تستخدمه قليل مقارنةً بـ Node.js. أنصحك أن تبقى على اطلاع بـ Node.js معرفتك به ستفيدك كثيرًا في العمل الحر أو عند التقديم لوظائف.

ممتاز بناء المشاريع والتطبيقات يساعدك على ترسيخ المعلومات وتوظيفها بشكل جيد. يمكنك التطور أكثر إلى مشاريع تتركز على الأمان وإدارة العلاقات بين البيانات. نظام المصادقة (Authentication System) ماذا تبني؟ تبني صفحة لتسجيل مستخدم جديد (Sign Up) وصفحة لتسجيل الدخول (Log In) وصفحة للخروج (Log Out). تتعلم فيها الكثير مثل: تشفير كلمات المرور (Hashing). استخدام الـ Tokens (مثل JWT) أو الجلسات (Sessions) لتحديد هوية المستخدم بعد تسجيل الدخول. تطبيق دردشة بسيط (Basic Chat App) تطبيق بسيط يسمح لعدة مستخدمين متصلين في نفس اللحظة بإرسال رسالة تظهر للجميع فورًا. تتعلم فيها الكثير مثل: تقنية WebSockets ، مفهوم التفاعل اللحظي (Real-time)، حيث يتم تحديث البيانات على الشاشة دون أن يضغط المستخدم على زر التحديث. بالتوفيق

الدورة لا تحتوي على برنامج Power BI بشكل مباشر. لكن تركز على نواحي اخرى من تحليل البيانات باستخدام لغة بايثون ومكتباتها مثل Pandas، Matplotlib، و Seaborn، وهي أدوات قوية لتحليل وتمثيل البيانات برمجيًا. ستتعلم في الدورة كيفية تحليل البيانات ورسمها وقراءة ملفات Excel و CSV والتعامل مع SQL و NoSQL لكن عبر البرمجة وليس عبر أدوات تحليل جاهزة مثل Power BI. بينما دورة الذكاء الاصطناعي تركز على الجانب البرمجي والخوارزمي لبناء الأنظمة الذكية.

خمسات تعتبر الخدمة “منسوخة” أو “غير أصلية” إذا كانت التصاميم المرفقة في معرضك مطابقة أو شبه مطابقة لقوالب جاهزة دون أي تعديل مميز . دائماً احرص على: إضافة تصاميمك الخاصة التي تظهر أن العمل ناتج عن تصميمك وليس مجرد استخدام مباشر لقالب. يمكنك مراسلة الدعم الفني وتوضيح أنك استخدمت قوالب مجانية وقمت بتعديلها، وتطلب منهم مراجعة الخدمة قبل اتخاذ إجراء.

في حالة البيانات الهرمية عندما تكون هناك سجلات رئيسية (مثل العملاء أو الزلازل) تحتوي على سجلات فرعية (مثل المعاملات أو الملاحظات) يجب دائمًا تقسيم البيانات على مستوى السجل الرئيسي وليس السجل الفرعي. عندما تقوم بتقسيم البيانات على مستوى السجلات الفرعية، قد يرى النموذج أثناء التدريب جزءًا من بيانات العميل نفسه أو الزلزال نفسه، ثم يُختبر على بيانات أخرى . هذا يجعل النموذج "يعرف" مسبقًا خصائص هذا العميل أو الزلزال، فيُظهر أداءً مرتفعًا زائفًا في الاختبار. مثال: إذا كان لدينا عميل له 10 معاملات، ووضعت 7 منها في التدريب و3 في الاختبار، فالنموذج سيتعلم نمط هذا العميل من التدريب، وبالتالي سيتنبأ بنتائج الاختبار بسهولة غير حقيقية. أما إذا وضعت كل معاملات العميل إما في التدريب أو في الاختبار فقط، فسيكون النموذج مضطرًا لتعميم معرفته على عملاء جدد لم يسبق له رؤيتهم. لذا نحتاج إلى تقسيم على مستوى الكيان الرئيسي (مثل العميل أو الزلزال) لتجنب تسرب البيانات وضمان أن النموذج يتعلم التعميم الحقيقي، وليس الحفظ أو التكرار.

دورة الذكاء الاصطناعي من أكاديمية حسوب تعتبر مسارًا متكاملًا لتعلم الذكاء الاصطناعي. مدتها حوالي 91 ساعة تدريبية، وتبدأ معك من الأساسيات دون الحاجة لأي خبرة مسبقة. ما الذي ستتعلمه في الدورة: أساسيات لغة بايثون لأنها اللغة الأساسية في الذكاء الاصطناعي. تحليل البيانات (Data Analysis) وتنظيفها وتجهيزها للنماذج. تعلم الآلة (Machine Learning) وكيفية تدريب النماذج للتنبؤ أو التصنيف. التعلم العميق (Deep Learning) باستخدام الشبكات العصبية. الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) للتعامل مع الصور والفيديوهات. النماذج النصية الكبيرة (LLMs) مثل GPT و LLaMA وكيفية دمجها في التطبيقات. التعلم المعزز (Reinforcement Learning) لتعليم الأنظمة اتخاذ قرارات ذاتية. طبيعة المشاريع العملية: في نهاية كل قسم ستطبق ما تعلمته في مشاريع حقيقية، مثل: بناء نموذج تنبؤ للمبيعات في متجر إلكتروني. إنشاء نظام توصيات واقتراح منتجات. تطوير نظام تصنيف نصوص ورسائل (مثل فرز رسائل البريد الإلكتروني). بناء نموذج للتعرف على الصور وتمييز محتواها. استخدام LLMs مثل GPT لإنشاء تطبيقات دردشة ذكية. النتائج المتوقعة: بنهاية الدورة ستكون قادرًا على: بناء نماذج ذكاء اصطناعي من الصفر. تحليل ومعالجة البيانات باحترافية. التعامل مع النماذج الكبيرة الجاهزة مثل GPT. دمج الذكاء الاصطناعي في مشاريعك الخاصة أو تطبيقات الويب. كما أنك ستحصل على شهادة معتمدة، ومتابعة من فريق مختص أثناء الدورة وبعدها، مما يساعدك على دخول سوق العمل بثقة. يمكنك رؤية المزيد من التفاصيل: https://academy.hsoub.com/learn/artificial-intelligence/

إذا درست الذكاء الاصطناعي (AI) : ستتعلم كيف تجعل الحاسوب “يفكر” ويتعلم وتركّز أكثر على الرياضيات والخوارزميات. إذا درست هندسة البرمجيات :ستتعلم كيف تبني البرامج وأنظمة، وتركّز على البرمجة والتصميم. وبما أنك هدفك الروبوتات فهتحتاج الإثنين: ذكاء اصطناعي وبرمجة قوية. وبما إن تخصص “هندسة الروبوتات” غير متوفر حاليًا، فالأفضل: يمكنك البداية في هندسة البرمجيات كتخصص أساسي، وادرس الذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر عبر الإنترنت بجانبها. بهذا تكون جاهز لبناء روبوتات في المستقبل إن شاء الله.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته، في Kaggle Notebooks يوجد حفظ تلقائي، لكنه لا يحفظ كل شيء. ما يتم حفظه تلقائيًا: الأكواد تُحفظ أثناء الكتابة كـ "مسودة" (Draft). يظهر بجانب اسم المشروع "Draft saved" لتأكيد الحفظ. ما لا يتم حفظه: نتائج الأكواد لا تُحفظ، ويجب تشغيلها من جديد عند الفتح. الملفات داخل مجلد /kaggle/working/ مؤقتة وتُحذف بعد إغلاق الجلسة. إذا لم يعمل الحفظ التلقائي، جرّب إعادة تحميل الصفحة أو تسجيل الخروج والدخول مرة أخرى. للحفاظ على عملك بشكل دائم: اضغط على "Save Version" في الأعلى. Quick Save: يحفظ الحالة الحالية فقط. Save & Run All (Commit): يشغل كل الأكواد من البداية ويحفظ النسخة النهائية.

يرجى طرح سؤالك في صندوق التعليقات اسفل الفيديو في الدورة أو الدرس المشار اليه لنتمكن مساعدتك بشكل أفضل.

بشكل عام يرجع اختيارك إلى المنصة للتكويد حسب راحتك. إذا تحب تشتغل أونلاين بدون إعداد بيئة على جهازك استخدم Colab، أما لو تفضل تشتغل محليًا وتتحكم بكل شيء فـ Jupyter أو VS Code خيار ممتاز.