هل يجب علينا دراسة بايثون بتعمق ام اننا لن نحتاج لها في دورة الذكاء الاصطناعي؟

في دورة بايثون يتم شرح اللغة بشكل مفصل ومتعمق ولذلك الأفضل هو دراستها وخصوصاً المسارات الخاصة ب

البرمجة كائنية التوجه وأيضاً هياكل البيانات (Lists, Dictionaries, Sets) فيجب أن تكون محترفاً في التعامل مع القوائم والمصفوفات. وكذلك التعامل مع الأخطاء (Try / Except)

وإذا كان ذلك يسبب لك تشتت وصعوبة في المتابعة يمكنك الاستفسار دائماً عن الجزء الذي تريده من خلال سؤالنا في التعليقات الخاصة بالدرس.

هل يجب ان ندرس الدزء الاول من دورة بايثون و بعدها نبدئ في دورة AI ؟؟ الا يسبب هذا تشتت ؟

بتاريخ On 24‏/12‏/2025 at 15:39 قال Mike Nero:

هل يجب ان ندرس الدزء الاول من دورة بايثون و بعدها نبدئ في دورة AI ؟؟ الا يسبب هذا تشتت ؟

لا يشترط ذلك ويمكنك المتابعة في الدورة بدون مشكلة ولكن الأفضل هو دراسة المسار الأول من دورة بايثون.

وعموماً إذا واجهت أي صعوبات في فهم شئ ما يمكنك الاستفسار عنه في في التعليقات الخاصة بالدرس.

ببساطة، لغة البرمجة الخاصة بمجال الذكاء الاصطناعي هي بايثون، لذا تحتاج إلى التعمق بها وتجنب دراستها بسطحية حيث ستواجه صعوبات فيما بعد نتيجة التساهل في البداية، نطاق تخصص دورة الذكاء الاصطناعي هو تعلم الآلة وليس دراسة لغة بايثون بشكل مُتعمق، لذا يتم شرح الأساسيات اللازمة وللتعمق تتوفر دورة بايثون، والمسار الأول منها متاح لك بشكل مجاني.

القدر المناسب الذي يجب أن تتعلمه في البداية هو:

• المتغيرات وأنواع البيانات.
• هياكل البيانات للتعامل باحترافية مع القوائم والقواميس، ويجب أن تعرف كيف تصل للعناصر، تعدلها، وتضيف إليها.
• التحكم في التدفق بواسطة الجمل الشرطية  وحلقات التكرار.
• كيف تعرف دالة، تمرر لها متغيرات، وتعيد قيمة.
• التعامل مع النصوص لأنك ستحتاجها في تنظيف البيانات النصية.
• List Comprehensions طريقة اختصار الكود لإنشاء قوائم جديدة.
• التعامل مع الأخطاء try و except حتى لا يتوقف برنامج التدريب الطويل بسبب خطأ بسيط.
• التعامل مع الملفات بقراءة وكتابة الملفات البسيطة.
• البرمجة كائنية التوجه OOP

أساسيات مكتبة NumPy، حيث يجب أن تفهم المصفوفات الخاصة بها، العمليات الحسابية عليها، والـ Broadcasting، فالذكاء الاصطناعي هو عبارة عن عمليات ضرب مصفوفات في النهاية.

وبالطبع يجب تنفيذ تطبيقات عملية لتثبيت ما تعلمته، وعند تمكنك من قراءة أكواد بايثون وفهمها في حال فتحت مشروع على GitHub وفهمت 70% مما يجري، فأنت جاهز للانتقال لدراسة خوارزميات الذكاء الاصطناعي، وسوف تتعلم المزيد عند الحاجة.