سؤال في خصوص دراسة الكورس الذكاء اصطناعي

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته .

يمكنك إستخدام خدمة google colab حيث في أغلب المسارات يتم الشرح عليها فهي توفر لك موارد تستطيع إستخدام الذكاء الإصطناعي بسهولة بها .

ولكن في بعض الدروس سيتوجب عليك العمل على حاسوبك فليس كل الخدمات توفرها colab وأيضا لديك موارد محدودة في الشهر بعد إستهلاكها سيتوجب عليك العمل بشكل بسيط بإمكانيات ضعيفة ولكنك يمكنك تفادي هذا من خلال إنشاء أكثر من حساب جوجل .

بتاريخ 2 ساعة قال محمد عاطف25:

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته .

يمكنك إستخدام خدمة google colab حيث في أغلب المسارات يتم الشرح عليها فهي توفر لك موارد تستطيع إستخدام الذكاء الإصطناعي بسهولة بها .

ولكن في بعض الدروس سيتوجب عليك العمل على حاسوبك فليس كل الخدمات توفرها colab وأيضا لديك موارد محدودة في الشهر بعد إستهلاكها سيتوجب عليك العمل بشكل بسيط بإمكانيات ضعيفة ولكنك يمكنك تفادي هذا من خلال إنشاء أكثر من حساب جوجل .

يعني في بعض المسارات يجب أن تكون لدي كارت غرافيك 

بتاريخ 3 دقائق مضت قال Abdeljalil Arab:

يعني في بعض المسارات يجب أن تكون لدي كارت غرافيك 

 

نعم في بعض المسارات سيتم شرح تدريب النماذج بشكل محلي وبرامج محلية لهذا سيتوجب على الأقل وجود كارت شاشة متوسط لتستطيع العمل في تلك المسارات . ويمكنك حينها إستخدام نماذج صغيرة الحجم حتى لا تأخذ موارد كثيرة .

بتاريخ 22 دقائق مضت قال محمد عاطف25:

نعم في بعض المسارات سيتم شرح تدريب النماذج بشكل محلي وبرامج محلية لهذا سيتوجب على الأقل وجود كارت شاشة متوسط لتستطيع العمل في تلك المسارات . ويمكنك حينها إستخدام نماذج صغيرة الحجم حتى لا تأخذ موارد كثيرة .

حسنا هل 

كارت غرافيك لابتوب RTX 3050 4Gb

Or RTX 2060 6GB

كافين أو يجب أن تكون كارت أكثر

بتاريخ 32 دقائق مضت قال Abdeljalil Arab:

حسنا هل 

كارت غرافيك لابتوب RTX 3050 4Gb

Or RTX 2060 6GB

كافين أو يجب أن تكون كارت أكثر

نعم اى منهم سيكون اكثر من كافي

نعم، تستطيع إكمال الكورس بشكل جيد بدون كارت شاشة منفصل (GPU)، لكن مع بعض التفاصيل المهمة حسب نوع الكورس وما تريد الوصول إليه و هناك منصات يمكنك استخدامها للتدريب و التجربة

1. Google Colab (مجاني) يعطيك GPU مجاناً لـ 12 ساعة يومياً. معظم طلاب الذكاء الاصطناعي يستخدمونه للمشاريع العملية.
2. Kaggle Kernels  توفر GPU مجاني أيضاً.
3. استخدم CPU للتعلم والتجارب الصغيرة وانتقل لـ Colab فقط عند الحاجة.
4. ركز على Scikit-learn أولاً  معظم خوارزميات التعلم الآلي التقليدية لا تحتاج GPU.

ولاحظ أيضاً بأن 70% من دراسة الذكاء الاصطناعي هي نظرية وبرمجة وتحليل بيانات كلها لا تحتاج GPU و أما 30% المتبقية (تدريب نماذج ضخمة) يمكنك عملها على السحابة المجانية.

لا مشكلة، تستطيع الإعتماد على بيئات التطوير السحابية مثل جوجل كولاب و Kaggle، ولن تحتاج إلى التطوير على حاسوبك مطلقاً.

في البداية يمكنك ذلك، لأن مكتبات مثل NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib متطلباتها تعمل على أي معالج عادي وبكفاءة وسرعة، ولا تحتاج إلى كارت شاشة نهائياً.

لكن عند الإنتقال لدروس التعلم العميق والشبكات العصبية والتي تشمل معالجة الصور، ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP)، ومكتبات مثل TensorFlow و PyTorch، ستحتاج إلى كارت شاشة قوي لتسريع تدريب النماذج، لكنك لن تستخدم حاسوبك الشخصي لهذا، بل ستستخدم المنصات السحابية المجانية.

ويوجد منصات أخرى توفر بيئات عمل مجانية لتجربة وتطوير النماذج، منها Lightning AI و  Paperspace و Hugging Face Spaces.

بتاريخ On 27‏/8‏/2026 at 21:56 قال Abdeljalil Arab:

حسنا هل 

كارت غرافيك لابتوب RTX 3050 4Gb

Or RTX 2060 6GB

كافين أو يجب أن تكون كارت أكثر

نعم . الكارتان كافيان جداً لإكمال مسارات دورة الذكاء الاصطناعي، ولكن كارت RTX 2060 بسعة 6GB هو الخيار الأفضل  ولذلك لا حاجة لشراء حاسوب آخر مكلف فهذه الكروت تفي بالغرض تماماً لمرحلة التعلم وفهم الأساسيات وبناء المشاريع الأولية.

وعند الوصول لمسارات تتطلب تدريب نماذج ضخمة أو معقدة، يمكن الاعتماد كلياً على منصات سحابية مجانية مثل Google Colab أو Kaggle.