في ظل التطور المتصاعد في مجال التقنية والتكنولوجيا وبالأخص مجال الذكاء الاصطناعي،
هناك تزايد في إنشاء أدوات ومكاتب مختصة ومساعدة لتحقيق أهداف تطبيقات الذكاء الاصطناعي 🦾 كتعلم الآلة والتعلم العميق والشبكات العصبية وغيرها، ومعظم هذه الأدوات مبنية خصيصا بلغة بايثون 🐍 كونها أفضل اللغات المستخدمة المساعدة في الذكاء الإصطناعي 🤖 و من خلال سلسلة هذه الصور المرفقة سنتعرف على أشهر هذه الأداوت استخداماً .
شاهد سلسلة الصور 👇🏻

https://www.facebook.com/100083466410787/posts/pfbid0xMpi8Z2T4qUW5viAB7mkDFJHGEkxbgeyUaWhVaXkzCYKchbfSLmJ2kNcBvombFw8l/

إعداد المحتوى: م.عبد العزيز حوائج
مراجعة وتدقيق:م.زينب مسعود
تصميم:م.هبة الشريف

*المصادر*
*ebooks:*
Artificial Intelligence
Programming with Python®,Perry Xiao, WILEY



*Websites:*

https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-machine-learning/#mltools

https://www.narolainfotech.com/blogs/best-pythonbvbrning/
مواقع ادوات في الذكاء الاصطناعي (AI Frameworks)
*Amazon Web Services_AWS*:

https://aws.amazon.com/ar/big-data/datalakes-and-analytics/?hp=tile&tile=solutions

*Microsoft*:

https://azure.microsoft.com/en-us/products/machine-learning/#product-overview

*Google Cloud AI_ML*:

https://cloud.google.com/automl

*IBM_Cloud_AI*:

https://www.ibm.com/cloud/watson-studio



للانضمام للمجموعات

رابط مجموعة فيسبوك:
https://www.facebook.com/groups/569091274928082
رابط مجموعة تليغرام:
https://t.me/AIApproachClub
رابط مجموعة واتساب:
https://chat.whatsapp.com/KqVy4SM9jAJAdA716kz9cg

#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai

موضوع اليوم هو من أحد أهم تقنيات الذكاء الإصطناعي وهو التعلم العميق " Deep Learning"

▪️ما هو التعلم العميق
Deep Learning ⁉️

التعلم العميق:
هو حالة خاصة من تقنيات تعلم الآلة (Machine Learning) يستخدم لحل مشاكل أكثر تعقيداً بإستخدام خوارزميات تسمى الشبكات أو التشابكات العصبية "Neural Networks" والتي بدورها تحاكي التركيب الحيوي للتشابكات العصبية في دماغ الانسان🧠

وتسمى البنية الأساسية للشبكات العصبية نيورون- Neuron أو Node
والتي من خلالها يمكن تكوين شبكة عصبية بأكثر من Neurons أو N1,N2,N3,……,Nodes.🧬

▪️تستخدم الشبكات العصبية لتخطيط أو توزيع العلاقات-Relationships- بين مجموعة المتغيرات المدخلة Inputs
و اللازمة لإستخراج النتائج المطلوبة (Output).

حسناً كيف يتم التدريب في التعلم العميق بإستخدام الشبكة العصبية⁉️

من المتعارف عليه في تقنيات تعلم الآلة أنه عندما يتم تدريب موديل رياضي (Model)
يتم تقسيم مجموعة البيانات المجمعة إلى قسمين:
1) بيانات التدريب (Training-Data)
2) بيانات الإختبار (Testing-Data)

👈🏻ولتدريب الشبكات العصبية نحتاج إلى بيانات التدريب كمدخلات للشبكة العصبية لإستنتاج Middle-Neurons
من خلال اختبار وتحليل العلاقات بين ال Neurons .

متى يستخدم التعلم العميق⁉️
👈🏻 يستخدم عندما يكون هناك آلاف الNeurons أو Nodes والتي من خلالها يمكن استنتاج وظائف أو دلالات معقدة مبطنة من المدخلاتInputs وحتى المخرجات Outputs.⬅️➡️
ولتدريب تقنيات التعلم العميق يتطلب وجود حاسوب قوي ذو كفاءة لتدريب الموديل في وقت قياسي.

👈🏻كما يستخدم التعلم العميق عندما يكون هناك نقص في المجال المعرفي، Domain-Knowledge والذي من خلاله يمكن فهم واستنباط الخصائص (Features) من البيانات المدخلة (Training-Data) بعكس تقنيات تعلم الآلة التقليدي.🤖

👈🏻يتميز إستخدام التعلم العميق في البيانات الغير منتظمة أو (Un-Structured Data)
مثل الصور والنصوص .

تطبيقات التعلم العميق⁉️
👈🏻من أهم تطبيقات التعلم العميق في مجال الذكاء الإصطناعي :
1) الرؤية الحاسوبية(Computer_Vision)👁️
و معالجة الصور مثل :
▪️ Object detection
مثل اكتشاف وجوه الأشخاص و الحيوانات و الأشكال المعينة من الصور.
▪️ Self-Driving Vehicles🚗
المركبات الذاتية القيادة ؛ لتبع مسار السيارة وتجميع بيانات الطرق.

▪️معالجة اللغات الطبيعية NLP-Natural Language Processing مثل:
🗣️مترجم قوقل(Google-Translate)
🤝الرد التلقائي في الدردشات (Chatbot)
👽المساعد الشخصي (Personal-Asistant) مثل Alexa, Siri.

اعداد المحتوى:م.عبدالعزيز حوائج
مراجعة وتدقيق :م.سامية الشهري
تصميم :م.عمير البعداني

لمتابعه منشوراتنا العلمية في صفحتنا بالفيس :

https://www.facebook.com/100083466410787/posts/pfbid02mcEbTWRmgZBx9emnXQvwE3AZsDayN4bXQHrdudtBFrMXGnGeCphAFXmAhpmHSYmwl/



المصادر:
https://app.datacamp.com/learn

للانضمام للمجموعات
رابط مجموعة فيسبوك:
https://www.facebook.com/groups/569091274928082
رابط مجموعة تليغرام:
https://t.me/AIApproachClub
رابط مجموعة واتساب:
https://chat.whatsapp.com/KqVy4SM9jAJAdA716kz9cg

#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai

المنطق الضبابي ( Fuzzy Logic)


ظهرت الحاجة لتعريف المنطق الضبابي ( Fuzzy Logic) في حياتنا الواقعية بسبب وجود بعض المشاكل المتشابكة 🙃 ..
مثل أن معدل 90 ذكاء للشخص الذكي😎 ومعدل 60 للشخص الأقل ذكاء😓 .. وبالتالي يظهر تساؤل عن وضع الشخص الذي بمعدل 89🤔 ؟!!
إذا كنت تفكر من منظور المنطق التقليدي👌🏻 فعندئذ حتى لو هذا الشخص بمعدل 89 طالما أنه لم يصل إلى 90 فإنه يعتبر من فئة الأشخاص الأقل ذكاء!! وهذا يشعرنا بالغرابة في فهمنا البشري (الإدراك الطبيعي)🙄..
لذا في عام 1965 تم تأسيس مفهوم المنطق الضبابي من قِبل عالم الرياضيات لطفي زاده😎..



في منشور سابق قمنا بشرح تعريف المنطق الضبابي والآن امتداداً لما سبق سنتعرف على مفاهيم جديدة في المنطق الضبابي🏃🏻‍♂️🤩.

💡العمليات على المنطق الضبابي🧾

1.التقاطع😎 :
يرمز للتقاطع بالرمز ٨ ويتم استعمال عملية ال min للتعبير عن التقاطع.

2.الإتحاد (الدمج)😎 :
يرمز للإتحاد بالرمز ٧ ويتم استعمال عملية ال max للتعبير عن الإتحاد.

3. العكس😎:
يرمز للعكس بالرمز ¬ او ~ ويمكن إستعمال عملية الطرح للتعبير عنها.


💡الفرق ما بين القواعد الضبابية (Fuzzy Rules) والقواعد التقليدية(Classical Rules)
حيث نستطيع إعطاء مثال🚕 لتوضيح الفرق مابين القواعد الضبابية والقواعد التقليدية:

📌القواعد التقليدية:
IF speed is > 100 THEN stopping_distance is long

📌القواعد الضبابية:
IF speed is fast THEN stopping_distance

نلاحظ أنه🤓 في القواعد التقليدية يتم التعبير عن الشرط بالعمليات الرياضية المعروفة مثل أكبر واصغر ويساوي ...إلخ.

ولكن في القواعد الضبابية يتم التعبير عن الشرط بإستخدام العبارة is ويتم وصف الشرط بإستخدام تعبيرات تدلل على درجة الإنتماء للمجموعة الضبابية.


💡مزايا وعيوب المنطق الضبابي

📌يوفر المنطق الضبابي عدة مزايا منها:

1. هيكل Fuzzy Logic Systems هو سهل ومفهوم.

2. يستخدم المنطق الضبابي على نطاق واسع و اهداف عملية.

3. يساعدك على آلات التحكم والمنتجات الاستهلاكية.

4. يساعدك على التعامل مع عدم اليقين في الهندسة.

5. لا توجد مدخلات دقيقة مطلوبة.

6. مجسات غير مكلفة يمكن استخدامها مما يساعد في الحفاظ على تكلفة النظام الإجمالية والتعقيد منخفضين.

📌عيوب المنطق الضبابي:

المنطق الضبابي ليست دقيقة دائماً. لذلك يُنظر إلى النتائج على أساس الافتراضات وقد لا يتم قبولها على نطاق واسع.


لمتابعة منشوراتنا العلمية في صفحتنا بالفيس:


https://www.facebook.com/100083466410787/posts/pfbid0aFbFY9STdrhcAWBEC6yTGdSWEyMseDxJDhGdc6Yb7nW6qBdZziqPdcXCuyzp4BHRl/

إعداد المحتوى : م.وردة الجبلي
مراجعة وتدقيق : م.سامية الشهري
تصميم : م.هبة الشريف


المصادر:
https://ar.ichlese.at/what-is-fuzzy-logic-ai


https://arabicprogrammer.com/article/58851482953/


للانضمام للمجموعات:

رابط مجموعة فيسبوك:

https://www.facebook.com/groups/569091274928082

رابط مجموعة تليغرام:

https://t.me/AIApproachClub

رابط مجموعة واتساب:

https://chat.whatsapp.com/KqVy4SM9jAJAdA716kz9cg

#نادينهجالذكاء_الاصطناعي
#طريقكللذكاءالاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai

"Memory Error"⚠️
 هذه الرسالة المخيفة😳 المألوفة للغاية التي تظهر في
( Jupyter Notbook  )
عندما نحاول تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي أو التعلم العميق 🤖على مجموعة بيانات كبيرة🔝.
لا يتمتع معظمنا بإمكانية الوصول إلى قوة حاسوبية غير محدودة على أجهزتنا💻 ودعنا نواجه الأمر 😳 ، فإن الحصول على وحدة معالجة الرسومات (GPU)  
يكلف الكثير💰 ؟

إذن كيف نبني نماذج كبيرة للتعلم العميق دون خسائر فادحة 🤔!!!؟

هناك منصة رائعة 😍 تعتمد على متصفح الإنترنت تتيح لنا تدريب نماذجنا على الأجهزة مجانًا 🤑 هي: Google Colab
و يمكننا من التعامل مع مجموعة بيانات كبيرة 🗂️
و بناء نماذج معقدة 🤖 و حتى مشاركة عملنا مع الأخرين بسهولة .
هذه هي قوة 💪 Google Colab .

فما هو تعريف Google Colab ؟؟🤔❗

▶️ Google Colab
نسخة سحابية محسنة من Jupyter Notebook المخصص لكتابة وتشغيل الشيفرات البرمجية ومستندات Notebook ، وذلك من خلال بيئة برمجية متكاملة أو مستعرض ويب. يوفر Google Colab وصولًا مجانيًا إلى وحدات معالجة الرسومات GPU وTPU، والتي تستخدم لبناء نموذج التعلم الآلي أو التعلم العميق.

مميزاته🤩 :

▪️يُعد Google Colab خيارًا مثاليًا لملايين المستخدمين لأنه مجاني🤑 ولا يتطلب سوى امتلاك حساب جوجل، كما أنه لا يحتاج إلى سرعات اتصال عالية.

▪️يأتي مع حزم مُثبتة مسبقًا وجاهزة للإستخدام، بالتالي لن يحتاج المستخدم إلى إعداد البيئة كما أنه لا يتطلب جهاز حاسوب بمواصفات خارقة💻.

▪️ يمكن استخدام وحدة معالجة الرسومات بنقرة واحدة☝️ وتنفيذ الشيفرات البرمجية بسهولة؛ مما يجعله بيئةً مثاليةً لتنفيذ مشاريع التعلم الآلي والتعلم العميق وتحليل البيانات الضخمة🗃️.

▪️تتواجد العديد من مكتبات علوم البيانات و التعلم الآلي مثبتة مسبقا على منصة كولاب مثل مكتبة Pandas , NumPy , Keras ,OpenCV .

▪️تُحفظ مستندات📋 Google Colab التي تُنشئها على منصة جوجل درايف، بالتالي سيكون من السهل مشاركتها مع عدة أشخاص🤝، ويمكنهم جميعًا العمل على نفس الدفتر📕 في نفس الوقت دون أية مشاكل.

▪️توفّر جوجل استخدام وحدة معالجة الرسومات NVIDIA Tesla K80 المجانية، وإذا قمت بوصل Colab بـ Google Drive، ستحصل على 15 غيغابايت😍 من مساحة القرص لتخزين مجموعات البيانات.

و لكن☝🏻 من سلبيات😓 Google Colab صعوبة اكتشاف الأخطاء في التعليمات البرمجية قبل تشغيلها، ولكن لا تزال هي المنصة الأفضل 🥳للإستخدام بفضل الميزات العديدة الموجودة.

و مع التطور الكبير في العلم🤓 زادت كمية البيانات الرقمية و أصبح من الصعب التعامل معها بالتقنيات العادية و ازدادت الحاجة إلى وجود أدوات تسمح لنا بتحليل البيانات📊 لاستخدامها في الذكاء الإصطناعي و تطوير تطبيقات التعلم الآلي 🦾 فإذا كنت ترغب في الغوص في عالم البيانات و الذكاء الإصطناعي عليك أن تكون على إطلاع و معرفة بأهم الأدوات المتوافرة مثل جوجل كولاب الذي يمنحك فرصة مثالية للتعلم و اكتساب الخبرات👽 .

لمتابعة منشوراتنا العلمية في صفحتنا بالفيس:

https://www.facebook.com/100083466410787/posts/pfbid0tAQCpZxRAcWRQ7ry5sf6csDZd3UyRcBjuREzHuMB7xcpZMTpwQ9jUqgRtY3C9stul/?mibextid=Nif5oz

المصادر :
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/03/google-colab-machine-learning-deep-learning/

https://arabicprogrammer.com/article/44311609325/

https://academy.hsoub.com/apps/productivity/%D9%86%D8%A8%D8%B0%D8%A9-%D8%AA%D8%B9%D8%B1%D9%8A%D9%81%D9%8A%D8%A9-%D8%B9%D9%86-google-colab-%D9%88%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%A7-%D9%8A%D9%82%D8%AF%D9%85-%D9%84%D9%84%D9%85%D8%A8%D8%B1%D9%85%D8%AC%D9%8A%D9%86-r741/

إعداد المحتوى : م.زينب مسعود
مراجعة و تدقيق : م.سامية الشهري
تصميم : م.حنان النجحي

للانضمام للمجموعات

رابط مجموعة فيسبوك:

https://www.facebook.com/groups/569091274928082

رابط مجموعة تليغرام:

https://t.me/AIApproachClub

رابط مجموعة واتساب:

https://chat.whatsapp.com/KqVy4SM9jAJAdA716kz9cg

#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai

قطر جهزت وأعدت لمونديال كأس العالم 🌐
ونادي نهج الذكاء الإصطناعي 👽
أعد لكم ايضا شي مختلف ميدانه العقول قبل الملاعب😉
وأغنيته بصوت مختلف ، وعلى أوتار مختلفه 🪩
اييش هو؟

ترقبوا ⏳

https://www.facebook.com/100083466410787/posts/pfbid02EweJtSrJVTq9uGZM1g4bN8jBFiPucqdQizPDVorbA3yL4Ex2uavDYM8R7Jznhmjbl/?mibextid=Nif5oz

#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي

قطر استدعت نادي نهج الذكاء الاصطناعي حتى يقوموا بتحليل أسباب خسارة المنتخب في أول مبارياته😌😁
فأخبرناهم أنه لديهم حق باللجوء لتحليل البيانات لأنه في عام 2014 فازت المانيا بكأس العالم بسبب الكمبيوتر وتحليل البيانات📈👽
لذلك نحنا قررنا نجهز لكل الدول العربية كوورس تدريبي مجاااني😍 يمكنهم من تحليل البيانات بأنفسهم😌 📈
سيكون الكورس التدريبي بعنوان
🔘 *تحليل البيانات باستخدام البايثون* 🔘


📉ايش بتستفيد من هذا الكورس⁉️

ستخرج منها قادر على فهم وتحليل اي بيانات تواجهها وتظهرها لصناع القرار على شكل رسوم بيانية سهلة القراءة.👏

🤔 من الفئة التي ممكن أن تلتحق بهذا الكورس⁉️
الجميع سواء كنت
طالب 🤓
او موظف👨🏻‍💻
او شغوف بالتعلم🤩

هل ممكن حضور الكورس أونلاين ⁉️
بالتأكيد ،فالكورس سيقام اونلاين حتى يناسب اوقات الجميع🦾😌

حسنا" كيف ممكن أن ألتحق بالكورس😍

الأمر بسيط😉
فقط قم بتعبئة استمارة التسجيل👇🏻:
https://forms.gle/bhXv8yZVq2p2Ssyn8

لمتابعة منشورات العلمية عبر الفيس بوك:

https://www.facebook.com/100083466410787/posts/pfbid02jCTA89gZHNSGtqFsXCibGn2xUGJwYxoQnjEasLnAmkhjygGvBmuQBR2vHeEkHmcDl/?mibextid=Nif5oz



للانضمام للمجموعات

رابط مجموعة فيسبوك:

https://www.facebook.com/groups/569091274928082
رابط قناة التيلجرام
https://t.me/AIApproach
رابط مجموعة تليغرام:

https://t.me/AIApproachClub

رابط مجموعة واتساب:

https://chat.whatsapp.com/KqVy4SM9jAJAdA716kz9cg

#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai

متابعين نادي نهج العظماء الشغوفين بالذكاء الاصطناعي 🤩

نود ابلاغكم بأنه قد تم اغلاق استمارة التقديم على الكورس المجاني( كورس تحليل بيانات باستخدام البايثون😎) وذلك للعدد الكبير من المتقدمين 😲
فنادي نهج للذكاء الاصطناعي يحرص على ان يسفيد المتقدمين اكبر استفادة عملية وتطبيقية ; وحتى يكون الكورس عملي🤓💪🏻 ويكون الناتج النهائي افضل 😍✨

سيتم الآتي:
- فرز المتقدمين وسيتم التواصل بالمقبولين في الكورس عبر الايميل او الواتساب خلال الاسبوعين القادمين وارسال لهم التفاصيل الكاملة.

-اعلان موعد انطلاق الكورس وسيتم نشر ذلك في صفحتنا وإبلاغ المقبولين .

-كما سيتم اعلان عن ندوه قريبة عن تحليل البيانات ستكون لجميع الذي سجلوا معنا والمتابعين لنا وكورسات اكثر باذن الله خلال الفترات القادمة .

فكونوا بالقرب دائما💙✨

للانضمام للمجموعات

رابط مجموعة فيسبوك:

https://www.facebook.com/groups/569091274928082
رابط قناة التيلجرام
https://t.me/AIApproach
رابط مجموعة تليغرام:

https://t.me/AIApproachClub

رابط مجموعة واتساب:

https://chat.whatsapp.com/KqVy4SM9jAJAdA716kz9cg

#نادينهجالذكاء_الاصطناعي
#طريقكللذكاءالاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai

هل سألت نفسك عن السبب الذي يجعل بعض الأشخاص أكثر قدرة من غيرهم على اتخاذ قرارات أفضل أقرب الى النجاح🤓 !؟ السبب وراء ذلك هو أن هؤلاء الأشخاص لا يخضعون للعواطف أو الرغبات أو الحدس، بدلا من ذلك يستخدمون قدراتهم في التفكير التحليلي لمواجهة التحديات🤔😮‍💨.

يمكن لأي شخص لديه عقلية تحليلية تحليل المواقف بسرعة والتفكير النقدي في القضايا المعقدة والبحث بفعالية واتخاذ القرارات والتوصل الى حلول😅. 

بعض الناس يفكرون بطريقة إبداعية، والبعض يفكر بشكل انتقادي والبعض يفكر بطريقة مجردة ؛ لذا لنتحدث عن التفكير التحليلي🧐.
 يتضمن التفكير التحليلي تحديد المشكلة وتعريفها ثم حلها باستخدام البيانات بطريقة منظمة خطوة بخطوة📑. 

كمحللي بيانات📊، كيف نفكر بشكل تحليلي🤔؟!!!
حسنًا👏 للإجابة عن هذا السؤال، سنتحدث الآن عن خمسة جوانب رئيسية للتفكير التحليلي🙄 .

أولاً : اتجاه المشكلة ( Problem Orientation ) 

يستخدم محللو البيانات نهج اتجاه المشكلة من أجل تحديد المشكلات و وصفها وحلها. يتعلق الأمر برمته بإبقاء المشكلة في أذهاننا طوال المشروع بأكمله. على سبيل المثال، لنفترض أنه تم إخبار محلل بيانات عن مشكلة استمرارية نفاذ المستودع من الإمدادات لذا سوف يقوم المحلل بالمتابعة من خلال استراتيجيات وعمليات مختلفة،لكن الهدف الأول☝️ سيكون دائمًا حل مشكلة الاحتفاظ بالمخزون على الرفوف وأيضاً يطرح محللو البيانات الكثير من الأسئلة ؛ يساعد هذا في تحسين الاتصال ويوفر الوقت⏱️.

ثانياً : القدرة على تحديد الارتباط بين جزأين أو أكثر من البيانات ( Correlation ) 

الارتباط يشبه العلاقة 😅 يمكنك العثور على جميع أنواع الارتباطات في البيانات. ربما تكون العلاقة بين طول شعرك وكمية الشامبو التي تحتاجها، أو ربما تلاحظ وجود علاقة بين موسم الأمطار 🌧️ الذي يؤدي إلى بيع عدد كبير من المظلات☂️.

ثالثاً : كونه استراتيجيا (Being Strategic ) 

مع توفر الكثير من البيانات، تعد القدرة على التفكير الإستراتيجي 🧐 أمرًا أساسيًا لمواصلة التركيز والبقاء على المسار الصحيح. يساعد التخطيط الإستراتيجي محللي البيانات على رؤية ما يريدون تحقيقه بإستخدام البيانات وكيف يمكنهم الوصول إلى هناك. تساعد الإستراتيجية أيضًا على تحسين جودة وفائدة البيانات التي نجمعها.

رابعاً : التفكير بالصورة الأشمل ( Big-Picture-Thinking )

هذا يعني أن تكون قادرًا على رؤية🤓 الصورة الكبيرة بالإضافة إلى التفاصيل فالتفكير بالصورة الأشمل يشبه البحث عن لغز كامل🔎.

خامساً : التصور (Visulization) 

التصور هو التمثيل الرسومي للمعلومات، تتضمن بعض الأمثلة الرسوم البيانية📉 أو الخرائط أو عناصر التصميم الأخرى. يُعد التصور مهمًا لأن المرئيات يمكن أن تساعد محللي البيانات في فهم المعلومات وشرحها بشكل أكثر فعالية👍

لمتابعة منشوراتنا العلمية في صفحتنا بالفيس:

https://www.facebook.com/100083466410787/posts/pfbid0bfcbYsqiSADUmppMkLPqAKNW734CCp2Tsf3DeRvHvfT1PQb6dAK2NKqryfCGLotgl/?mibextid=Nif5oz

المصادر : 
Coursera "Foundations:Data,Data,
Everywhere"

إعداد المحتوى : م.زينب مسعود
مراجعة و تدقيق : م.سامية الشهري 
تصميم : م.هبة الشريف

للانضمام للمجموعات

رابط مجموعة فيسبوك:

https://www.facebook.com/groups/569091274928082

رابط مجموعة تليغرام:

https://t.me/AIApproachClub

رابط مجموعة واتساب:

https://chat.whatsapp.com/KqVy4SM9jAJAdA716kz9cg

#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai

1👇🏻

2👇🏻

3👇🏻