قريبًا غلاف Machine Learning Fundamentals
الرئيسية • الكتالوج • Machine Learning Fundamentals
AI & Deep Learning

أساسيات تعلم الآلة

منهج عملي متكامل لتعلم الآلة يشمل scikit-learn، الـ baselines، التقييم، النماذج الإشرافية وغير الإشرافية، الـ pipelines، الـ tuning، والتفسير.

📚 13 وحدات 🪜 25 خطوة / درس ⏱️ مرن حسب سرعتك
الكورس / الدبلومة قريبًا
الكورس ده قيد التحضير — سجل بياناتك وهنبلغك أول ما ينزل.
الموعد المتوقع: Q3 2026
السعر عند الإطلاق

متاح ضمن دبلومات الذكاء الاصطناعي

This course is coming soon — register your details and we'll notify you when it launches.

🚀 الحجز سيفتح قريبًا 🔔 سجل عشان يتنبهك للإطلاق
المخرجات3
الأدوات0
المشاريع0
الشهادةموثقة

ماذا ستتعلم؟

  • ✅ Ship end-to-end classical ML projects
  • ✅ Choose and evaluate models correctly
  • ✅ Debug bias/variance, leakage, and interpretability issues

المنهج والوحدات

📚 13 وحدات 🪜 25 خطوة ⏱️ مرن
المقدمة 1 موضوع · سرعة مرنة
  • الدرس 1: AI vs ML vs DL + ML Workflow — Definitions, where classical ML fits, typical ML pipeline; baseline-first mindset; mini-workshop: map 5 problems to ML type + outline pipeline
الوحدة 1: Practical ML Setup 2 موضوع · سرعة مرنة
  • الدرس 1: scikit-learn + Problem Types — Estimator API (fit/predict/score), datasets, regression vs classification vs clustering; labels/features/targets; hands-on: train first model end-to-end
  • الدرس 2: Baselines + Reproducibility — Dummy baselines + heuristics; sanity checks; random_state; repeatable splits; comparing runs fairly; mini-lab: beat baseline and explain variance
الوحدة 2: Evaluation Fundamentals 5 موضوع · سرعة مرنة
  • الدرس 1: Splits + CV + Leakage — Quick recap: train/val/test, stratification, time split concept; K-fold/Stratified K-fold; leakage patterns; mini-lab: choose split strategy + fix leakage
  • الدرس 2: Regression Metrics + Residuals — RMSE/MAE/R2; compute on small example; outlier sensitivity; residual plots; business metric selection; mini-lab: evaluate 2 models + interpret residuals
  • الدرس 3: Classification Metrics + Thresholds
  • الدرس 4: ROC/PR + Calibration — ROC-AUC vs PR-AUC (imbalanced focus); baseline PR; curve interpretation; calibration intuition; mini-lab: compare ROC/PR + calibrated vs uncalibrated outputs
  • الدرس 5: Learning Curves + Bias/Variance Plan
الوحدة 3: Regression Models 3 موضوع · سرعة مرنة
  • الدرس 1: Linear Regression Deep Dive — Intuition + geometry; assumptions; coefficient interpretation; multicollinearity intuition; mini-lab: train + interpret coefficients responsibly
  • الدرس 2: Polynomial + Regularization — Polynomial features; overfitting diagnosis; Ridge/Lasso/ElasticNet (shrinkage vs sparsity); scaling reminders; mini-lab: compare Ridge/Lasso/EN and justify choice
  • الدرس 3: Regression Debugging Workshop — Outliers + leverage points; heteroscedasticity symptoms; residual patterns; quick mitigation strategies; mini-lab: diagnose broken regression and improve
الوحدة 4: Classification Models 2 موضوع · سرعة مرنة
  • الدرس 1: Logistic Regression + Multiclass — Decision boundaries; probabilities; log loss intuition (no heavy math); One-vs-Rest vs Multinomial; mini-lab: multiclass evaluation + confusion analysis
  • الدرس 2: Classification Error Analysis — Slice analysis; false positive/negative review; threshold recap; mini-lab: find weakest subgroup + propose fixes
الوحدة 5: Distance & Probabilistic ML 2 موضوع · سرعة مرنة
  • الدرس 1: kNN End-to-End — Distance intuition; scaling requirement; choosing k; distance metrics; curse of dimensionality; failure modes; mini-lab: tune kNN + measure latency
  • الدرس 2: Naive Bayes (Variants + Smoothing)
الوحدة 6: Support Vector Machines 1 موضوع · سرعة مرنة
  • الدرس 1: SVM + Kernels + Tuning — Margin/support vectors; RBF/poly kernels intuition; scaling + compute warnings; C/gamma tuning; mini-lab: visualize kernel boundary + tune SVM
الوحدة 7: Trees & Bagging 2 موضوع · سرعة مرنة
  • الدرس 1: Decision Trees (Core → Pitfalls) — Splits/impurity; interpretability; pruning/overfitting; high-cardinality pitfalls; mini-lab: build tree, prune, and re-evaluate
  • الدرس 2: Bagging + Random Forests — Bootstrap averaging; feature subsampling; tuning knobs; feature importance caveats; mini-lab: tune RF + analyze errors
الوحدة 8: Boosting & Ensembles 2 موضوع · سرعة مرنة
  • الدرس 1: Boosting + Gradient Boosting — Boosting intuition; learning_rate/estimators/depth; early stopping concept; mini-lab: tune GBDT and justify choices
  • الدرس 2: Voting + Stacking + Model Choice — Voting vs stacking; leakage risks; safe stacking pattern; model selection cheat sheet; workshop: pick models for 5 tabular scenarios
الوحدة 9: Pipelines & Tuning 2 موضوع · سرعة مرنة
  • الدرس 1: Pipelines + Safe Feature Selection
  • الدرس 2: Hyperparameter Search — Grid vs random search; budget thinking; GridSearchCV scoring/refit/cv; nested CV concept; mini-lab: correct vs incorrect tuning comparison
الوحدة 10: Unsupervised ML 2 موضوع · سرعة مرنة
  • الدرس 1: Clustering (Overview + k-Means) — When clustering is meaningful; similarity choice; k-means init; choosing k; inertia vs silhouette; mini-lab: elbow vs silhouette comparison
  • الدرس 2: Hierarchical + DBSCAN + Evaluation
الوحدة 11: Dimensionality Reduction 2 موضوع · سرعة مرنة
  • الدرس 1: PCA + TruncatedSVD — Variance directions; scaling reminder; PCA for visualization; TruncatedSVD for sparse data; mini-lab: explained variance + component interpretation
  • الدرس 2: t-SNE/UMAP + Pitfalls — Visualization purpose; parameter sensitivity; why not for modeling claims; pitfalls (leakage/over-interpretation); mini-lab: run and compare settings
الوحدة 12: Practical ML Problems 1 موضوع · سرعة مرنة
  • الدرس 1: Imbalanced + Missing + Outliers
الوحدة 13: Interpretability & Trust 2 موضوع · سرعة مرنة
  • الدرس 1: Feature Importance + SHAP idea — Permutation vs built-in importance; stability; SHAP intuition; communicating responsibly; mini-lab: compare importance methods + explain 3 cases
  • الدرس 2: Bias & Fairness Basics — Bias sources; subgroup evaluation; reporting responsibly; mini-lab: evaluate subgroup slice and discuss tradeoffs
المشروع 1 موضوع · سرعة مرنة
  • مشروع تعلم آلة متكامل — Framing → EDA (Course 2) → baseline → compare models → tuning → interpretation → final report + error analysis

المشاريع العملية

الأدوات والتقنيات

مناسب لمين؟

  • Aspiring ML engineers
  • Data analysts moving deeper into modeling
  • Engineers building their first serious ML portfolio

المسارات الوظيفية

ماذا ستحصل بعد الإتمام؟

شهادات وخطابات تدريب تساعدك في التقديم وإثبات المهارات.

🏆

شهادة موثقة

شهادة Learn in Depth الرسمية مع رمز QR للتحقق.

يمكن التحقق منها عبر صفحة التحقق العامة.

🇬🇧

English Training Letter

للشركات الدولية والعمل بالخارج.

على ورق Learn in Depth الرسمي، موقعة من المحاضر.

🇪🇬

Arabic Training Letter

للشركات المحلية في الشرق الأوسط وتنسيق الكلية.

خطاب مختوم ثنائي اللغة جاهز لإدارات الموارد البشرية.

🏢

Company-Stamped Certificate

مختومة من الشركة لطلب اعتماد أكاديمي. اطلبها عبر التواصل على +20 155 876 5064 واتساب أو هاتف.

تُصدر عند الطلب بعد إتمام الدبلومة بنجاح.

الأسئلة الشائعة عن الكورس

المستهدف الحالي هو Q3 2026. سجّل بياناتك في الفورم وسنرسل لك أول تحديثات الإطلاق والأسعار.

The current target is Q3 2026. Register via the form and we will send launch and pricing updates first.

حاليًا المسارات في حالة Coming Soon. تقدر تتصفح المحتوى وتسجل اهتمامك لنبلغك عند فتح التسجيل.

These tracks are currently marked Coming Soon. You can browse the curriculum and leave your details to be notified when registration opens.

أيوة — كل مسار مصمم بشهادة موثقة ومراجعة عملية للمشاريع الرئيسية.

Yes — every track is designed around a verified certificate and hands-on project review.

أيوة، التسويق والدعم وبناء المشاريع معمولين خصيصًا لمهندسين السوق المصري والخليجي مع تركيز على التوظيف العملي.

Yes. The positioning, support, and project design target engineers in the Egyptian and Gulf markets with a strong practical hiring focus.

سجل حسابك وأضف الكورس للسلة واتبع خطوات الدفع.

Create your account, add the course to cart, and follow the payment steps.

أيوه — الطلبة ليهم خصم خاص بيظهر أوتوماتيك.

Yes — students get an automatic discount shown at checkout.

كل الكورسات مسجلة عشان تتعلم في أي وقت يناسبك.

All courses are recorded so you can learn at your own pace.

أيوه — كل الكورسات مجانية لأهل فلسطين.

Yes — all courses are free for people from Palestine.

تحويل بنكي، فودافون كاش، إنستاباي.

Bank transfer, Vodafone Cash, InstaPay.

كورسات مرتبطة