#machine-learning

الصفحة ١ من ٨

• 

  نماذج اللغة والتكامل٥ مايو ٢٠٢٦١٠ دقائق

  بناء تطبيقات أكثر ذكاءً باستخدام OpenAI API

  ابني تطبيقات أذكى باستخدام OpenAI API: chat completions، و vision، و embeddings، و function calling، و assistants. أنماط، وأكواد قابلة للتشغيل، ونصائح حقيقية عن التكلفة.

• 

  الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي٤ مايو ٢٠٢٦١٦ دقيقة

  دليل PyTorch: من الـ Tensors إلى الإنتاج في

  دليل عملي وشغال لـ PyTorch لسنة ٢٠٢٦. الـ Tensors، والـ autograd، وحلقات التدريب، والـ transfer learning، و torch.compile، والـ deployment — كل ده بأكواد بتشتغل على إصدار PyTorch 2.x الحالي.

• 

  الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي١٦ أبريل ٢٠٢٦٢٦ دقيقة

  Machine Learning: دليل عملي لعام

  تعلم تعلم الآلة باستخدام Python في ٢٠٢٦. يغطي الخوارزميات، والمعالجة المسبقة، وتقييم النماذج، والأخلاقيات، ومشاريع واقعية مع كود scikit-learn.

• 

  الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي٩ أبريل ٢٠٢٦٩ دقائق

  نماذج الذكاء الاصطناعي ذاتية الاستضافة: تحكم كامل، الخصوصية، والأداء

  نماذج الذكاء الاصطناعي المستضافة ذاتياً في ٢٠٢٦: Ollama، وVertex AI Model Garden، وvLLM، وTGI. تحكم كامل في البيانات، وتكاليف متوقعة، وأعمال العمليات (ops) التي تتحملها في المقابل.

• 

  الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي٢ أبريل ٢٠٢٦١٠ دقائق

  أساسيات Deep Learning: دليل عملي لـ Neural Networks

  استكشاف شامل وعملي لأساسيات Deep Learning — من أساسيات Neural Network إلى Training Workflows، والأخطاء الشائعة، وأفضل الممارسات لمشاريع AI في العالم الحقيقي.

• 

  الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي٢٨ مارس ٢٠٢٦١٦ دقيقة

  الشبكات العصبية من الصفر: دليل المطور

  ابني شبكة عصبية كاملة من الصفر بلغة Python باستخدام NumPy. بيغطي الـ backpropagation، والـ Adam optimizer، والـ L2 regularization، والـ dropout، والـ mini-batch training، والـ evaluation metrics — كل ده مع كود شغال.

• 

  الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي٢٧ مارس ٢٠٢٦١٠ دقائق

  منصات AI السحابية في ٢٠٢٦: الدليل الشامل للمطورين

  استكشف منصات السحابة الرائدة للذكاء الاصطناعي لعام ٢٠٢٦ — من AWS و Azure إلى DigitalOcean و SiliconFlow — مع الأسعار، ورؤى الأداء، وأمثلة عملية للنشر.

• 

  الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي٢٦ مارس ٢٠٢٦٩ دقائق

  منصات الدروس الخصوصية بالذكاء الاصطناعي: التعمق الذي تحتاجه لعام

  استكشف كيف تعيد منصات التعليم المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل TeachMap AI و Khanmigo و Coursiv و ibl.ai تشكيل التعلم المخصص في عام ٢٠٢٦ — مع الأسعار، المميزات والعيوب، ونصائح عملية للإعداد.

• 

  الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي٢٢ مارس ٢٠٢٦١٠ دقائق

  إتقان تدريب نماذج ML: من التكاليف إلى الكود

  تدريب نماذج ML من التكاليف إلى الكود: تكاليف النماذج الرائدة (Gemini Ultra 191 مليون دولار)، تضاعف القوة الحسابية كل ٦ شهور، بالإضافة إلى أنماط تدريب قابلة للتنفيذ للفرق الصغيرة.

• 

  الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي٢٢ مارس ٢٠٢٦٩ دقائق

  إتقان تحليل البيانات باستخدام Python في عام ٢٠٢٦: من Pandas إلى Polars

  استكشف كيف يهيمن Python على تحليل البيانات في عام ٢٠٢٦ — من Pandas و NumPy إلى Polars — مع دروس تعليمية عملية، ورؤى حول الأداء، وسير عمل واقعي.

• 

  الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي٩ مارس ٢٠٢٦١٠ دقائق

  إتقان تقنيات Cross-Validation في عام

  تعمق في تقنيات cross-validation الحديثة باستخدام scikit-learn 1.9.0 — بما في ذلك KFold و StratifiedKFold، ودراسات حالة واقعية من مجالات التجارة الإلكترونية، والتصنيع، والذكاء الاصطناعي الطبي.

• 

  الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي٨ مارس ٢٠٢٦١٠ دقائق

  بناء خلفيات ذكية فائقة السرعة باستخدام FastAPI (نسخة ٢٠٢٦)

  FastAPI 0.136 للخلفيات البرمجية للذكاء الاصطناعي في ٢٠٢٦: Starlette 1.0، والبث غير المتزامن (async streaming)، وحدود التوكنز (token limits)، والأنماط التي تحافظ على سرعة خدمات LLM تحت ضغط العمل الحقيقي.