قريبًا

AI & Deep Learning

تخصص التعلم العميق

المسار المركزي للتعلم العميق: من perceptrons والـ optimization إلى CNNs وRNNs وTransformers والنماذج التوليدية وGraph Neural Networks.

📚 8 وحدات 🪜 30 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؟

✅ Understand modern deep-learning architectures deeply
✅ Train and debug neural systems with discipline
✅ Build the theoretical bridge into NLP, CV, and GenAI

المنهج والوحدات

📚 8 وحدات 🪜 30 خطوة ⏱️ مرن

الوحدة 1: Neural Networks 3 موضوع · سرعة مرنة

الدرس 1.1: Perceptrons & MLPs — - Perceptron & Intro to NN.
الدرس 1.2: Activations & Losses — - Activation functions: ReLU, GELU, sigmoid, tanh
الدرس 1.3: Backpropagation — - Computational graphs.

الوحدة 2: Optimization & Initialization 2 موضوع · سرعة مرنة

الدرس 2.1: Optimization — - SGD as noisy gradient descent.
الدرس 2.2: Initialization — - Vanishing/exploding gradients

الوحدة 3: Training Discipline & Generalization 3 موضوع · سرعة مرنة

الدرس 3.1: Regularization — - Explicit Regularization: L1/L2 / Elasticnet (Weight Decay)
الدرس 3.2: Generalization Theory — - Classical View: Bias-Variance Tradeoff.
الدرس 3.3: Debugging Deep Learning — - The "Overfit a Single Batch" test

الوحدة 4: CNNs 7 موضوع · سرعة مرنة

الدرس 4.1: Convolution Mechanics — - Why not FC networks?
الدرس 4.2: Modern CNN blocks (Optional) — - Building blocks for Segmentation and Mobile apps.
الدرس 4.3: CNN Architectures I (The Classics) — - AlexNet: The proof of concept (ReLU + Dropout + GPU).
الدرس 4.4: CNN Architectures II (The Residual Era) — - ResNet: Skip Connection revolution.
الدرس 4.5: CNN Architectures III (Efficiency & Modernization) (Optional) — - MobileNet V2/V3: Inverted Residuals & Linear Bottlenecks.
الدرس 4.6: Transfer Learning & Finetuning — - Pre-training (ImageNet) vs. Fine-tuning (Custom Data).
الدرس 4.7: Attention in CNNs & Normalization — - Attention Mechanisms: Squeeze-and-Excitation (SE Blocks).

الوحدة 5: RNNs 7 موضوع · سرعة مرنة

الدرس 5.1: The Sequence Modeling Paradigm — - The Constraint of FFNs: Why standard networks fail on variable-length data.
الدرس 5.2: Training RNNs — - BPTT (Backpropagation Through Time): How gradients flow back through time steps.
الدرس 5.3: Gated Architectures (LSTM/GRU) — - The Cell State: How LSTMs preserve long-term dependencies.
الدرس 5.4: Advanced RNN Structures — - Bidirectional RNNs (Bi-LSTM): Looking at the future context (essential for tasks like Named Entity Recognition).
الدرس 5.5: The Encoder-Decoder (Seq2Seq) Architecture — - Encoder-Decoder Architecture: Compressing a sentence into a fixed vector z.
الدرس 5.6: Attention Mechanisms — - Recurrent Attention: Introduction to Bahdanau (Additive) and Luong (Multiplicative) attention.
الدرس 5.7: Practical Sequence Modelling — - Embeddings: Brief recap (Word2Vec/GloVe) vs. Learning embeddings from scratch.

الوحدة 6: Transformers 6 موضوع · سرعة مرنة

الدرس 6.1: The Transformer Paradigm Shift — - Recurrence vs. Parallelism: Why RNNs are slow (Sequential O(N)) and Transformers are fast (Parallel O(1)).
الدرس 6.2: Self-Attention — - The Query-Key-Value (QKV) Analogy: Database retrieval concepts mapped to vectors.
الدرس 6.3: Multi-Head Attention — - Concept: Why one attention head isn't enough.
الدرس 6.4: Tokenization & Positional Encodings — - The Order Problem: Why Transformers are permutation invariant.
الدرس 6.5: Transformer Architecture Details — - Position-wise Feed-Forward Networks.
الدرس 6.6: The Family Tree (BERT/GPT/T5) — - Encoder-Only (BERT-style): Bidirectional, for understanding/classification.

الوحدة 7: Generative Models 6 موضوع · سرعة مرنة

الدرس 7.1: Autoencoders — - Concept.
الدرس 7.2: Self-Supervised Learning (SSL) — - The Revolution: Why we stopped using Autoencoders for features and started using SSL.
الدرس 7.3: VAEs — - The Shift: Moving from deterministic to probabilistic embeddings.
الدرس 7.4: GANs — - KL Divergence, JS Divergence.
الدرس 7.5: Diffusion Models — - Replacing GANs for image generation.
الدرس 7.6: Evaluation Metrics (optional) — - How do we measure "creativity".

الوحدة 8: Graph NN (optional) 4 موضوع · سرعة مرنة

الدرس 8.1: From Grids to Graphs — - The Grid Limitation: CNNs assume fixed neighbors (top, bottom, left, right).
الدرس 8.2: Neural Message Passing — - The Analogy: GNN is just "Convolution with an arbitrary number of neighbors."
الدرس 8.3: Key Architectures — - GCN (Graph Convolutional Networks).
الدرس 8.4: Tasks & Applications — - Node Level: Classifying a user (bot vs. human).

المشروع 1 موضوع · سرعة مرنة

مشروع تعلم عميق

المشاريع العملية

الأدوات والتقنيات

مناسب لمين؟

ML engineers moving into DL
Researchers and advanced students
Specialists preparing for NLP/CV/GenAI tracks

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

إمتى الدبلومات دي هتفتح؟ When will these diplomas launch?

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.

هل أقدر أحجز دلوقتي؟ Can I register right now?

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.

هل في شهادة موثقة؟ Will there be a verified certificate?

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

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

هل المحتوى مناسب للمهندسين في مصر والمنطقة العربية؟ Is the content tailored for engineers in Egypt and the Arab region?

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.

إزاي أسجل في الكورس؟ How do I register?

سجل حسابك وأضف الكورس للسلة واتبع خطوات الدفع.

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

هل في خصم للطلبة؟ Is there a student discount?

أيوه — الطلبة ليهم خصم خاص بيظهر أوتوماتيك.

Yes — students get an automatic discount shown at checkout.

هل الكورسات مسجلة ولا لايف؟ Are courses recorded or live?

كل الكورسات مسجلة عشان تتعلم في أي وقت يناسبك.

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

هل فلسطين الكورسات مجانية؟ Are courses free for Palestine?

أيوه — كل الكورسات مجانية لأهل فلسطين.

Yes — all courses are free for people from Palestine.

إيه طرق الدفع المتاحة؟ What payment methods are available?

تحويل بنكي، فودافون كاش، إنستاباي.

Bank transfer, Vodafone Cash, InstaPay.