On this page
كورسات مجانية من جوجل في الذكاء الاصطناعي.
لم يعد تعلم الذكاء الاصطناعي رفاهية أو مهارة إضافية في سوق العمل، بل أصبح من المهارات المطلوبة في مجالات كثيرة، بداية من التسويق وصناعة المحتوى، وصولًا إلى البرمجة وتحليل البيانات وإدارة الأعمال.
والخبر الجيد أن Google توفر مجموعة من الدورات التدريبية المجانية التي تساعدك على فهم الذكاء الاصطناعي ثم استخدام أدواته بشكل عملي، حتى لو لم تكن لديك أي خبرة سابقة في البرمجة أو التكنولوجيا.
في هذا المقال جمعنا لك مجموعة من أفضل الدورات والمسارات التعليمية التي تقدمها Google، مع توضيح محتوى كل دورة والمستوى المناسب لها، وروابط التسجيل المباشرة.
أفضل كورسات مجانية من جوجل في الذكاء الاصطناعي.
كورس Introduction to Generative AI
كورس مقدمة في الذكاء الاصطناعي التوليدي.
المستوى: مبتدئ.
المدة: حوالي 45 دقيقة.
مناسب لمن يبدأ رحلته في عالم الذكاء الاصطناعي.
إذا كنت تسمع كثيرًا عن أدوات على سبيل المثال Gemini وChatGPT وتريد أن تفهم كيف تعمل هذه التقنيات، فهذه الدورة نقطة بداية ممتازة.
تتعرف خلالها على
-
مفهوم الذكاء الاصطناعي التوليدي Generative AI.
-
الفرق بين الذكاء الاصطناعي التقليدي والذكاء الاصطناعي التوليدي.
-
ثم كيفية إنشاء محتوى جديد باستخدام الذكاء الاصطناعي.
-
بعض استخدامات تقنيات Google في هذا المجال.
كورس machine learning path
مناسب للراغبين في دخول مجال تعلم الآلة Machine Learning.
إذا كنت تريد الانتقال من مجرد استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي إلى فهم كيفية عملها وبناء نماذج ذكية بنفسك، فإن مسار Machine Learning من Google يستحق أن يكون ضمن خطتك التعليمية.
توفر Google مجموعة من الموارد التعليمية المجانية التي تساعدك على فهم تعلم الآلة، ثم يبدأ من المفاهيم الأساسية وحتى التدريب العملي على بناء نماذج تتعامل مع البيانات وتتوقع النتائج.
ماذا ستتعلم في هذا المسار؟
-
أساسيات Machine Learning والفرق بينه وبين الذكاء الاصطناعي.
-
التعلم الخاضع للإشراف Supervised Learning.
-
ثم التعلم غير الخاضع للإشراف Unsupervised Learning.
-
تدريب النماذج واختبار أدائها.
-
ثم التعامل مع البيانات واكتشاف الأنماط.
-
فهم الشبكات العصبية Neural Networks.
-
ثم التعرف على تقنيات تحسين أداء نماذج تعلم الآلة.
أهم الموضوعات التي يغطيها الكورس
| الموضوع | ماذا ستتعلم؟ |
|---|---|
| Linear Regression | التنبؤ بالقيم الرقمية |
| Logistic Regression | التنبؤ باحتمالات حدوث شيء |
| Classification | تصنيف البيانات |
| Neural Networks | فهم الشبكات العصبية |
| Embeddings | تمثيل البيانات والكلمات رقميًا |
| Large Language Models | فهم النماذج اللغوية الكبيرة |
| Production ML | استخدام النماذج في التطبيقات الحقيقية |
مميزات الكورس
-
مجاني بالكامل ويمكنك الدراسة بالسرعة التي تناسبك.
-
يحتوي على فيديوهات تعليمية ورسوم تفاعلية.
-
ثم يتضمن تدريبات عملية واختبارات.
- بعض التمارين البرمجية تعمل من المتصفح باستخدام Google Colab دون الحاجة إلى إعداد بيئة برمجية على جهازك.
كورس advanced gen ai
إذا كنت تمتلك معرفة أساسية بالذكاء الاصطناعي وترغب في التعمق أكثر في التقنيات المستخدمة لبناء تطبيقات ذكية، فهذا المسار من Google Cloud يستحق اهتمامك.
المسار مصمم خصيصًا لمطوري التطبيقات ومهندسي تعلم الآلة وعلماء البيانات، ثم يركز على الجانب التقني من الذكاء الاصطناعي التوليدي، وليس مجرد استخدام أدوات AI الجاهزة.
يتكون المسار من 12 نشاطًا تدريبيًا، ومن أبرز الموضوعات:
-
Introduction to Image Generation: فهم كيفية إنشاء الصور باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي.
-
Attention Mechanism: التعرف على آلية الانتباه التي تساعد النماذج على التركيز على المعلومات المهمة.
-
Encoder-Decoder Architecture: فهم بنية النماذج المستخدمة في الترجمة وتلخيص النصوص.
-
Transformer Models and BERT: التعرف على تقنية Transformer ونموذج BERT.
-
Create Image Captioning Models: تعلم كيفية بناء نماذج تستطيع وصف الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي.
-
Introduction to Vertex AI Studio: التعرف على منصة Vertex AI وبناء نماذج أولية للتطبيقات.
-
Vector Search and Embeddings: فهم البحث الدلالي ثم تحويل البيانات إلى تمثيلات رقمية.
-
Multimodal RAG: التعامل مع النصوص والصور والبيانات متعددة الوسائط باستخدام Gemini.
-
Responsible AI: فهم العدالة والشفافية وتقليل التحيز.
-
Privacy & Safety: التعرف على الخصوصية وأمان تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
-
Interpretability & Transparency: فهم كيفية تفسير نتائج النماذج.
- MLOps for Generative AI: التعرف على إدارة نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيلها ومراقبتها.
مميزات المسار
-
محتوى تدريبي من Google Cloud.
-
يجمع بين الشرح النظري والتطبيق العملي.
-
ثم يساعدك على فهم التقنيات المستخدمة في بناء تطبيقات Gen AI.
-
مناسب لمن لديه خلفية مسبقة في الذكاء الاصطناعي أو تعلم الآلة.
-
يتضمن أنشطة وشارات مهارية لبعض التدريبات.
كورس cloud engineer path
إذا كنت ترغب في دخول مجال الحوسبة السحابية (Cloud Computing) والعمل في إدارة الخوادم والبنية التحتية الرقمية، فهذا المسار من Google Cloud يعتبر بداية قوية لبناء مهاراتك التقنية.
يهدف المسار إلى تأهيل المتعلمين لفهم كيفية إعداد وإدارة ونشر التطبيقات والخدمات على البنية التحتية السحابية، مع تدريبات عملية تساعدك على اكتساب خبرة في التعامل مع خدمات Google Cloud.
من خلال مجموعة من الدورات والتدريبات العملية، ستتعرف على:
-
Google Cloud Fundamentals: أساسيات الحوسبة السحابية وخدمات Google Cloud.
-
Cloud Infrastructure: كيفية إعداد وإدارة البنية التحتية السحابية.
-
Google Compute Engine: إنشاء وإدارة الأجهزة الافتراضية Virtual Machines.
-
Google Kubernetes Engine: تشغيل وإدارة التطبيقات باستخدام Kubernetes.
-
Cloud Storage: تخزين البيانات وإدارتها على السحابة.
-
Cloud Networking: إعداد الشبكات السحابية وإدارة الاتصالات.
-
Cloud IAM: إدارة المستخدمين والصلاحيات والتحكم في الوصول.
-
Cloud Monitoring & Logging: مراقبة أداء التطبيقات والخدمات وتحليل السجلات.
-
Terraform: أتمتة إنشاء وإدارة البنية التحتية باستخدام الكود.
-
Load Balancing: توزيع أحمال العمل على الخوادم لتحسين الأداء.
أهم الكورسات الموجودة داخل المسار
| اسم الكورس | المهارة التي يركز عليها |
|---|---|
| Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure | أساسيات Google Cloud |
| Architecting with Google Compute Engine | إدارة الخوادم الافتراضية |
| Getting Started with Google Kubernetes Engine | إدارة التطبيقات والحاويات |
| Logging and Monitoring in Google Cloud | مراقبة الأنظمة |
| Getting Started with Terraform | أتمتة البنية التحتية |
| Develop Your Google Cloud Network | بناء الشبكات السحابية |
| Build Infrastructure with Terraform | إدارة الموارد بالكود |
مميزات المسار
-
تدريبات عملية من Google Cloud.
-
ثم التعلم بالسرعة التي تناسبك.
-
اكتساب مهارات مطلوبة في وظائف Cloud Engineering.
-
ثم الحصول على Skill Badges عند إتمام بعض التحديات التدريبية.
-
التحضير للحصول على شهادة Associate Cloud Engineer.
الخاتمة
في النهاية تعلم الذكاء الاصطناعي لا يتطلب أن تكون مبرمجًا أو متخصصًا في التكنولوجيا، لكنه يتطلب أن تبدأ وتستثمر بعض الوقت في اكتساب المهارات الجديدة.
والأهم من الحصول على شهادة تدريبية هو أن تعرف كيف تستخدم ما تعلمته في عملك الحقيقي؛ سواء في كتابة المحتوى، أو التسويق، أو تحليل البيانات، أو تطوير المشروعات.
ابدأ بكورس واحد اليوم، ثم خصص وقتًا للتطبيق العملي، فالمهارة التي تستخدمها بذكاء قد تفتح أمامك فرصًا مهنية جديدة
بالتوفيق.
بقلم إيمان عثمان.
إقرأ أيضًا لنفس الكاتب:
قنوات يوتيوب تعلم الذكاء الاصطناعي باللغة العربية
