الطريق الكامل لتعلم الذكاء الاصطناعي (خطة 6 أشهر)

📅 الشهر الأول: أساسيات البرمجة (بايثون)

الهدف: إتقان أساسيات بايثون التي تحتاجها للذكاء الاصطناعي.

• الأسبوع 1-2: المتغيرات، أنواع البيانات، القوائم، القواميس.
• الأسبوع 3: الحلقات (for, while) والدوال (functions).
• الأسبوع 4: مقدمة إلى مكتبات NumPy و Pandas.

المصادر المجانية: "Python for Everybody" على Coursera، أو قناة "النافع" على يوتيوب.

📅 الشهر الثاني: الرياضيات للذكاء الاصطناعي

الهدف: فهم المفاهيم الرياضية الأساسية.

• الأسبوع 1-2: الإحصاء (المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، التوزيعات).
• الأسبوع 3: الجبر الخطي (المصفوفات، المتجهات، العمليات عليها).
• الأسبوع 4: مقدمة في الاحتمالات والمشتقات.

المصادر المجانية: "Mathematics for Machine Learning" (كتاب مجاني)، دورات Khan Academy.

📅 الشهر الثالث: تعلم الآلة (Machine Learning)

الهدف: بناء أول نموذج تعلم آلة.

• الأسبوع 1-2: أنواع تعلم الآلة (تعلم تحت الإشراف، بدون إشراف، تعزيزي).
• الأسبوع 3: الانحدار الخطي (Linear Regression) والتصنيف (Classification).
• الأسبوع 4: تقييم النماذج (الدقة، الاستدعاء، منحنى ROC).

المصادر المجانية: كورس "Machine Learning" من Andrew Ng على Coursera.

📅 الشهر الرابع: معالجة البيانات وتحليلها

الهدف: تنظيف وتحليل البيانات الحقيقية.

• الأسبوع 1-2: استخدام Pandas لتنظيف البيانات (التعامل مع القيم المفقودة).
• الأسبوع 3: تصور البيانات باستخدام Matplotlib و Seaborn.
• الأسبوع 4: استكشاف البيانات (EDA) وتحليلها.

📅 الشهر الخامس: التعلم العميق (Deep Learning)

الهدف: فهم الشبكات العصبية الأساسية.

• الأسبوع 1-2: مقدمة إلى الشبكات العصبية (Perceptron، طبقات).
• الأسبوع 3: الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) للصور.
• الأسبوع 4: الشبكات العصبية المتكررة (RNN) للنصوص.

📅 الشهر السادس: مشاريع عملية وبناء بورتفوليو

الهدف: بناء 3 مشاريع كاملة لإضافتها إلى سيرتك الذاتية.

• المشروع 1: تصنيف الصور (مثل التعرف على القطط والكلاب).
• المشروع 2: تحليل المشاعر (Sentiment Analysis) لنصوص تويتر.
• المشروع 3: توقع أسعار المنازل باستخدام بيانات حقيقية.

📚 الموضوع التالي: أفضل الكورسات المجانية لتعلم الذكاء الاصطناعي →