Forwarded from Ninja | Cyber Security (𝐍𝐈𝐍𝐉𝐀 | ʏᴏᴜꜱᴇꜰ)
قصة تحول من نوع آخر قصة برفسور
من شهرين و بالتحديد فشهر يونيو يوم 12
تواصل معي شخص يطلب مني اني اساعده يتعلمفغضون (شهرين) في قرارة نفسي كنت اعرف ان الموضوع صعب لكن ليس بمستحيل.
وافقت لكن ماذا حدث بعدها؟
صديقي العزيز موحا و المعروف بزينكس @ze0_nix صاحب قناة
@bugbountyhubAr
ادركت حينها ان الانسان هو بيده تحطيم المستحيل و تحويل الغير ممكن إلى ممكن
لكن مهلاً ما التحديدات التي واجهتنا؟
في النهاية.
برفسور مجرد انسان مثلي و مثلك لكني تعلمت من برفسور مثلما انا علمته تعلمت منه انه ان هنالك هدف عليك تحقيقه و السعي الجاد نحوه.
ان كنت ترغب في ان تكون مثل برفسور و تتعلم الأمن السيبراني
@Ninja_404_X
من شهرين و بالتحديد فشهر يونيو يوم 12
تواصل معي شخص يطلب مني اني اساعده يتعلم
وافقت لكن ماذا حدث بعدها؟
بداء هذا الشخص في تحطيم كل المنطق امام عيني و أعطاني نموذج من السعي لم أراه قط الا مع شخص واحد.
صديقي العزيز موحا و المعروف بزينكس @ze0_nix صاحب قناة
@bugbountyhubAr
لكن مهلاً ما التحديدات التي واجهتنا؟
كعادتي المعروفه عني ان كنت احد تلاميذي ستجد مني اختبارات صعبه و دوريه كيف كان برفسور يتعامل معها؟ بصراحه يجب أن اعترف ان برفسور لم يكن مجرد speed run و حسب، بل حقق أيضاً انجاز رائع حيث قام بحل اغلب اختبارات بنسبة تقارب ال83% و هي نسبة مرتفعه جداً و كان تعامله مع المشاكل و الظروف حاد فان مرض عاد بسرعه لإكمال المسيرة بعد أن توقف
في النهاية.
ان كنت ترغب في ان تكون مثل برفسور و تتعلم الأمن السيبراني
❤1
دورات مفيدة في الذكاء الاصطناعي مجانًا: 📱🤖
𝟭. أساسيات هندسة الأوامر (Prompt Engineering Basics):
https://skillbuilder.aws/search?searchText=foundations-of-prompt-engineering&showRedirectNotFoundBanner=true
*(من AWS Skill Builder)*
𝟮. إتقان مطالبات ChatGPT:
https://deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/
*(دورة قصيرة من DeepLearning.AI و OpenAI، تتطلب فهمًا أساسيًا لبايثون)*
𝟯. مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي (Intro to Generative AI):
https://cloudskillsboost.google/course_templates/536
*(دورة تمهيدية من Google، مدتها 45 دقيقة)*
𝟰. مقدمة في الذكاء الاصطناعي من هارفارد:
https://pll.harvard.edu/course/cs50s-introduction-artificial-intelligence-python/2023-05
*(دورة CS50 من جامعة هارفارد)*
𝟱. أساسيات الذكاء الاصطناعي التوليدي من Microsoft:
https://linkedin.com/learning/what-is-generative-ai/generative-ai-is-a-tool-in-service-of-humanity
*(دورة على LinkedIn Learning)*
𝟲. هندسة الأوامر الاحترافية (Prompt Engineering Pro):
https://learnprompting.org
*(دليل شامل ومجاني لهندسة الأوامر)*
𝟳. الذكاء الاصطناعي الأخلاقي من Google:
https://cloudskillsboost.google/course_templates/554
𝟴. تعلّم الآلة من هارفارد:
https://pll.harvard.edu/course/data-science-machine-learning
*(دورة في علم البيانات وتعلّم الآلة)*
𝟵. تطوير تطبيقات LangChain:
https://deeplearning.ai/short-courses/langchain-for-llm-application-development/
*(دورة قصيرة من DeepLearning.AI)*
𝟭𝟬. تطبيقات Bing Chat:
https://linkedin.com/learning/streamlining-your-work-with-microsoft-bing-chat
*(دورة على LinkedIn Learning)*
𝟭𝟭. الذكاء الاصطناعي التوليدي من Microsoft:
https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/introduction-to-ai-on-azure/
*(مسار تعلم من Microsoft، يتطلب معرفة أساسية بالحوسبة و بايثون)*
𝟭𝟮. استراتيجية الذكاء الاصطناعي من Amazon:
https://skillbuilder.aws/search?searchText=generative-ai-learning-plan-for-decision-makers&showRedirectNotFoundBanner=true
*(من AWS Skill Builder)*
𝟭𝟯. الذكاء الاصطناعي التوليدي للجميع (GenAI for Everyone):
https://deeplearning.ai/courses/generative-ai-for-everyone/
*(دورة من DeepLearning.AI مع Andrew Ng، لا تتطلب خبرة برمجية)*
تفاعل ♥️ للمزيد
𝟭. أساسيات هندسة الأوامر (Prompt Engineering Basics):
https://skillbuilder.aws/search?searchText=foundations-of-prompt-engineering&showRedirectNotFoundBanner=true
*(من AWS Skill Builder)*
𝟮. إتقان مطالبات ChatGPT:
https://deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/
*(دورة قصيرة من DeepLearning.AI و OpenAI، تتطلب فهمًا أساسيًا لبايثون)*
𝟯. مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي (Intro to Generative AI):
https://cloudskillsboost.google/course_templates/536
*(دورة تمهيدية من Google، مدتها 45 دقيقة)*
𝟰. مقدمة في الذكاء الاصطناعي من هارفارد:
https://pll.harvard.edu/course/cs50s-introduction-artificial-intelligence-python/2023-05
*(دورة CS50 من جامعة هارفارد)*
𝟱. أساسيات الذكاء الاصطناعي التوليدي من Microsoft:
https://linkedin.com/learning/what-is-generative-ai/generative-ai-is-a-tool-in-service-of-humanity
*(دورة على LinkedIn Learning)*
𝟲. هندسة الأوامر الاحترافية (Prompt Engineering Pro):
https://learnprompting.org
*(دليل شامل ومجاني لهندسة الأوامر)*
𝟳. الذكاء الاصطناعي الأخلاقي من Google:
https://cloudskillsboost.google/course_templates/554
𝟴. تعلّم الآلة من هارفارد:
https://pll.harvard.edu/course/data-science-machine-learning
*(دورة في علم البيانات وتعلّم الآلة)*
𝟵. تطوير تطبيقات LangChain:
https://deeplearning.ai/short-courses/langchain-for-llm-application-development/
*(دورة قصيرة من DeepLearning.AI)*
𝟭𝟬. تطبيقات Bing Chat:
https://linkedin.com/learning/streamlining-your-work-with-microsoft-bing-chat
*(دورة على LinkedIn Learning)*
𝟭𝟭. الذكاء الاصطناعي التوليدي من Microsoft:
https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/introduction-to-ai-on-azure/
*(مسار تعلم من Microsoft، يتطلب معرفة أساسية بالحوسبة و بايثون)*
𝟭𝟮. استراتيجية الذكاء الاصطناعي من Amazon:
https://skillbuilder.aws/search?searchText=generative-ai-learning-plan-for-decision-makers&showRedirectNotFoundBanner=true
*(من AWS Skill Builder)*
𝟭𝟯. الذكاء الاصطناعي التوليدي للجميع (GenAI for Everyone):
https://deeplearning.ai/courses/generative-ai-for-everyone/
*(دورة من DeepLearning.AI مع Andrew Ng، لا تتطلب خبرة برمجية)*
تفاعل ♥️ للمزيد
AWS Skill Builder
Home - AWS Skill Builder
AWS Skill Builder is an online learning center where you can learn from AWS experts and build cloud skills online. With access to 600+ free courses, certification exam prep, and training that allows you to build practical skills there's something for everyone.
❤2🔥1
١٠ فيديوهات يجب مشاهدتها على يوتيوب للمطورين في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة:
1. RAG من الصفر – freeCodeCamp (~1.3M 👀)
https://www.youtube.com/watch?v=sVcwVQRHIc8
2. دورة LangChain المكثفة – codebasics (~618k 👀)
https://www.youtube.com/watch?v=nAmC7SoVLd8
3. بناء GPT من الصفر – Andrej Karpathy (~7M 👀)
https://www.youtube.com/watch?v=kCc8FmEb1nY
4. الذكاء الاصطناعي العاملي باستخدام LangGraph – CampusX (~1M 👀)
https://www.youtube.com/playlist?list=PLKnIA16_RmvYsvB8qkUQuJmJNuiCUJFPL
5. شرح الوكلاء (Agents) في الذكاء الاصطناعي – IBM Technology (~1.6M 👀)
https://www.youtube.com/watch?v=F8NKVhkZZWI
6. شرح قواعد بيانات المتجهات (Vector Databases) – Fireship (~1.1M 👀)
https://www.youtube.com/watch?v=klTvEwg3oJ4
7. الضبط الدقيق للنماذج اللغوية الكبيرة (Fine-tuning LLMs) – Andrej Karpathy (~3.5M 👀)
https://youtu.be/zjkBMFhNj_g
8. هندسة الأوامر (Prompt Engineering) – freeCodeCamp (~2.6M 👀)
https://youtu.be/_ZvnD73m40o
9. بروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol - MCP) – Greg (~1.2M 👀)
https://youtu.be/H4YK_7MAckk
10. دليل CrewAI – AIwithbrandon (~300k 👀)
https://youtu.be/sPzc6hMg7So
احفظ هذه القائمة للرجوع إليها لاحقًا.
1. RAG من الصفر – freeCodeCamp (~1.3M 👀)
https://www.youtube.com/watch?v=sVcwVQRHIc8
2. دورة LangChain المكثفة – codebasics (~618k 👀)
https://www.youtube.com/watch?v=nAmC7SoVLd8
3. بناء GPT من الصفر – Andrej Karpathy (~7M 👀)
https://www.youtube.com/watch?v=kCc8FmEb1nY
4. الذكاء الاصطناعي العاملي باستخدام LangGraph – CampusX (~1M 👀)
https://www.youtube.com/playlist?list=PLKnIA16_RmvYsvB8qkUQuJmJNuiCUJFPL
5. شرح الوكلاء (Agents) في الذكاء الاصطناعي – IBM Technology (~1.6M 👀)
https://www.youtube.com/watch?v=F8NKVhkZZWI
6. شرح قواعد بيانات المتجهات (Vector Databases) – Fireship (~1.1M 👀)
https://www.youtube.com/watch?v=klTvEwg3oJ4
7. الضبط الدقيق للنماذج اللغوية الكبيرة (Fine-tuning LLMs) – Andrej Karpathy (~3.5M 👀)
https://youtu.be/zjkBMFhNj_g
8. هندسة الأوامر (Prompt Engineering) – freeCodeCamp (~2.6M 👀)
https://youtu.be/_ZvnD73m40o
9. بروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol - MCP) – Greg (~1.2M 👀)
https://youtu.be/H4YK_7MAckk
10. دليل CrewAI – AIwithbrandon (~300k 👀)
https://youtu.be/sPzc6hMg7So
احفظ هذه القائمة للرجوع إليها لاحقًا.
YouTube
Learn RAG From Scratch – Python AI Tutorial from a LangChain Engineer
Learn how to implement RAG (Retrieval Augmented Generation) from scratch, straight from a LangChain software engineer. This Python course teaches you how to use RAG to combine your own custom data with the power of Large Language Models (LLMs).
💻 Code: …
💻 Code: …
❤3
🤖 خريطة طريق الذكاء الاصطناعي 🧠
تفاعل ❤️ إذا كان هذا مفيدًا لك!
|-- الأساسيات
| |-- الرياضيات
| | |-- الجبر الخطي
| | |-- التفاضل والتكامل
| | |-- الاحتمالات والإحصاء
| | └─ الرياضيات المتقطعة (Discrete Mathematics)
| |
| |-- البرمجة
| | |-- بايثون (Python)
| | |-- R (اختياري)
| | └─ هياكل البيانات والخوارزميات
| |
| └─ أساسيات تعلم الآلة
| |-- التعلم الموجه (Supervised Learning)
| |-- التعلم غير الموجه (Unsupervised Learning)
| |-- التعلم المعزز (Reinforcement Learning)
| └─ تقييم النماذج واختيارها
|-- التعلم_الموجه
| |-- الانحدار (Regression)
| | |-- الانحدار الخطي (Linear Regression)
| | |-- الانحدار متعدد الحدود (Polynomial Regression)
| | └─ تقنيات التنظيم (Regularization)
| |
| |-- التصنيف (Classification)
| | |-- الانحدار اللوجستي (Logistic Regression)
| | |-- آلات المتجهات الداعمة (SVM)
| | |-- أشجار القرار (Decision Trees)
| | |-- الغابات العشوائية (Random Forests)
| | └─ بايز الساذج (Naive Bayes)
| |
| └─ تقييم النموذج
| |-- المقاييس (الدقة، الإحكام، الاستدعاء، درجة F1)
| |-- التحقق المتقاطع (Cross-Validation)
| └─ ضبط المعاملات الفائقة (Hyperparameter Tuning)
|-- التعلم_غير_الموجه
| |-- التجميع (Clustering)
| | |-- تجميع K-mean
| | |-- التجميع الهرمي (Hierarchical Clustering)
| | └─ DBSCAN
| |
| └-- تقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction)
| |-- تحليل المكونات الرئيسية (PCA)
| └-- t-SNE
|-- التعلم_العميق
| |-- أساسيات الشبكات العصبية
| | |-- دوال التنشيط (Activation Functions)
| | |-- دوال الخسارة (Loss Functions)
| | └─ خوارزميات التحسين (Optimization Algorithms)
| |
| |-- الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs)
| | |-- تصنيف الصور
| | └─ اكتشاف الأشياء (Object Detection)
| |
| |-- الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)
| | |-- نمذجة التسلسل (Sequence Modeling)
| | └─ معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
| |
| └─ المحولات (Transformers)
| |-- آليات الانتباه (Attention Mechanisms)
| |-- BERT
| └-- GPT
|-- التعلم_المعزز
| |-- عمليات ماركوف لاتخاذ القرار (MDPs)
| |-- تعلم Q (Q-Learning)
| |-- شبكات Q العميقة (DQN)
| └─ طرق تدرج السياسة (Policy Gradient Methods)
|-- معالجة_اللغة_الطبيعية (NLP)
| |-- تقنيات معالجة النصوص
| |-- تحليل المشاعر (Sentiment Analysis)
| |-- نمذجة الموضوعات (Topic Modeling)
| |-- الترجمة الآلية (Machine Translation)
| └─ نمذجة اللغة (Language Modeling)
|-- رؤية_الكمبيوتر
| |-- أساسيات معالجة الصور
| |-- تصنيف الصور
| |-- اكتشاف الأشياء (Object Detection)
| |-- تجزئة الصور (Image Segmentation)
| └─ توليد الصور (Image Generation)
|-- الذكاء_الاصطناعي_الأخلاقي_والمسؤول
| |-- اكتشاف التحيّز وتخفيفه
| |-- العدالة في الذكاء الاصطناعي
| |-- مخاوف الخصوصية
| └─ الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)
|-- النشر_والإنتاج
| |-- استراتيجيات نشر النماذج
| |-- المنصات السحابية (AWS، Azure، GCP)
| |-- مراقبة النماذج
| └─ التحكم في الإصدارات
|-- الموارد_عبر_الإنترنت
| |-- Coursera
| |-- Udacity
| |-- fast.ai
| |-- Kaggle
| └-- وثائق TensorFlow و PyTorch
تفاعل ❤️ إذا كان هذا مفيدًا لك!
❤9👎1
مصادر مجانية لتعلم الذكاء الاصطناعي 🔥
* Python – python.org/doc
* الرياضيات للذكاء الاصطناعي – khanacademy.org/math/statistics-probability
* تعلم الآلة (Machine Learning) – scikit-learn.org/stable
* التعلم العميق (Deep Learning) – pytorch.org/tutorials
* الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) – google.com/ai/learn-ai-skills
* معالجة اللغة الطبيعية (NLP) – huggingface.co/learn/nlp-course
* التعلم المعزز (Reinforcement Learning) – openai.com/research
* أخلاقيات الذكاء الاصطناعي (AI Ethics) – resourcelist.ai/ai-ethics
* أبحاث الذكاء الاصطناعي (AI Research) – paperswithcode.com
* مشاريع الذكاء الاصطناعي (AI Projects) – kaggle.com/learn/ai
* مركز تعلم الذكاء الاصطناعي (AI Learning Hub) – learn.microsoft.com/en-us/ai
* قائمة موارد الذكاء الاصطناعي على GitHub – github.com/mrsaeeddev/free-ai-resources
اضغط مرتين ♥️ للمزيد
* Python – python.org/doc
* الرياضيات للذكاء الاصطناعي – khanacademy.org/math/statistics-probability
* تعلم الآلة (Machine Learning) – scikit-learn.org/stable
* التعلم العميق (Deep Learning) – pytorch.org/tutorials
* الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) – google.com/ai/learn-ai-skills
* معالجة اللغة الطبيعية (NLP) – huggingface.co/learn/nlp-course
* التعلم المعزز (Reinforcement Learning) – openai.com/research
* أخلاقيات الذكاء الاصطناعي (AI Ethics) – resourcelist.ai/ai-ethics
* أبحاث الذكاء الاصطناعي (AI Research) – paperswithcode.com
* مشاريع الذكاء الاصطناعي (AI Projects) – kaggle.com/learn/ai
* مركز تعلم الذكاء الاصطناعي (AI Learning Hub) – learn.microsoft.com/en-us/ai
* قائمة موارد الذكاء الاصطناعي على GitHub – github.com/mrsaeeddev/free-ai-resources
اضغط مرتين ♥️ للمزيد
Python.org
Welcome to Python.org
The official home of the Python Programming Language
❤3
✅ 🔤 الأبجدية الشاملة لأوامر SQL 🗄💻⚡️
A – ALTER
تعديل هيكل جدول موجود (إضافة / تعديل / حذف أعمدة).
B – BEGIN
بدء كتلة معاملة (Transaction).
C – CREATE
إنشاء كائنات قاعدة البيانات مثل الجداول، النماذج (Views)، والفهارس (Indexes).
D – DELETE
حذف سجلات من جدول.
E – EXISTS
التحقق مما إذا كان الاستعلام الفرعي يُرجع أي صفوف.
F – FETCH
استرجاع صفوف من مؤشر (Cursor).
G – GRANT
منح صلاحيات للمستخدمين.
H – HAVING
تصفية النتائج المُجمّعة (تُستخدم مع GROUP BY).
I – INSERT
إضافة سجلات جديدة إلى جدول.
J – JOIN
دمج صفوف من جدولين أو أكثر.
K – KEY (PRIMARY KEY / FOREIGN KEY)
تحديد قيود التفرد والعلاقات.
L – LIMIT
تحديد عدد الصفوف التي يتم إرجاعها (في MySQL/PostgreSQL).
M – MERGE
إدراج/تحديث البيانات بشكل شرطي (بشكل أساسي في SQL Server/Oracle).
N – NULL
يمثل بيانات مفقودة أو غير معروفة.
O – ORDER BY
ترتيب نتائج الاستعلام.
P – PROCEDURE
برنامج مخزّن داخل قاعدة البيانات.
Q – QUERY
طلب بيانات (بيان SQL عام).
R – ROLLBACK
التراجع عن التغييرات في المعاملة.
S – SELECT
استرجاع البيانات من الجداول.
T – TRUNCATE
حذف جميع السجلات من جدول بسرعة.
U – UPDATE
تعديل السجلات الموجودة.
V – VIEW
جدول افتراضي يعتمد على استعلام.
W – WHERE
تصفية السجلات بناءً على شروط.
X – XML PATH
إنشاء مخرجات بتنسيق XML (بشكل أساسي في SQL Server).
Y – YEAR()
استخراج السنة من تاريخ.
Z – ZONE (AT TIME ZONE)
تحويل التاريخ والوقت إلى منطقة زمنية محددة.
❤️ اضغط مرتين للمزيد
A – ALTER
تعديل هيكل جدول موجود (إضافة / تعديل / حذف أعمدة).
B – BEGIN
بدء كتلة معاملة (Transaction).
C – CREATE
إنشاء كائنات قاعدة البيانات مثل الجداول، النماذج (Views)، والفهارس (Indexes).
D – DELETE
حذف سجلات من جدول.
E – EXISTS
التحقق مما إذا كان الاستعلام الفرعي يُرجع أي صفوف.
F – FETCH
استرجاع صفوف من مؤشر (Cursor).
G – GRANT
منح صلاحيات للمستخدمين.
H – HAVING
تصفية النتائج المُجمّعة (تُستخدم مع GROUP BY).
I – INSERT
إضافة سجلات جديدة إلى جدول.
J – JOIN
دمج صفوف من جدولين أو أكثر.
K – KEY (PRIMARY KEY / FOREIGN KEY)
تحديد قيود التفرد والعلاقات.
L – LIMIT
تحديد عدد الصفوف التي يتم إرجاعها (في MySQL/PostgreSQL).
M – MERGE
إدراج/تحديث البيانات بشكل شرطي (بشكل أساسي في SQL Server/Oracle).
N – NULL
يمثل بيانات مفقودة أو غير معروفة.
O – ORDER BY
ترتيب نتائج الاستعلام.
P – PROCEDURE
برنامج مخزّن داخل قاعدة البيانات.
Q – QUERY
طلب بيانات (بيان SQL عام).
R – ROLLBACK
التراجع عن التغييرات في المعاملة.
S – SELECT
استرجاع البيانات من الجداول.
T – TRUNCATE
حذف جميع السجلات من جدول بسرعة.
U – UPDATE
تعديل السجلات الموجودة.
V – VIEW
جدول افتراضي يعتمد على استعلام.
W – WHERE
تصفية السجلات بناءً على شروط.
X – XML PATH
إنشاء مخرجات بتنسيق XML (بشكل أساسي في SQL Server).
Y – YEAR()
استخراج السنة من تاريخ.
Z – ZONE (AT TIME ZONE)
تحويل التاريخ والوقت إلى منطقة زمنية محددة.
❤️ اضغط مرتين للمزيد
❤2
Forwarded from Ninja | Cyber Security (𝐍𝐈𝐍𝐉𝐀 | ʏᴏᴜꜱᴇꜰ)
ليش تكمل في التشتت و بيدك تتعلم الأمن السيبراني من الصفر حتى الاحتراف و اساعدك خطوه بخطوه حتى النهايه و تحقق أهدافك العمليه التفاصيل من هنا
@Ninja_404_X
@Ninja_404_X
@Ninja_404_X
@Ninja_404_X
❤1
Forwarded from 𝑿𝑷
@Rick_125
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
✅ اختصارات مقابلات البرمجة التي يجب أن تعرفها 💻🔥
- DSA → هياكل البيانات والخوارزميات (Data Structures & Algorithms)
- CPU → وحدة المعالجة المركزية (Central Processing Unit)
- RAM → ذاكرة الوصول العشوائي (Random Access Memory)
- DBMS → نظام إدارة قواعد البيانات (Database Management System)
- RDBMS → نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية (Relational Database Management System)
- ACID → الذرية، الاتساق، العزل، المتانة (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)
- OLTP → معالجة المعاملات عبر الإنترنت (Online Transaction Processing)
- OLAP → معالجة التحليلات عبر الإنترنت (Online Analytical Processing)
- TCP → بروتوكول التحكم في الإرسال (Transmission Control Protocol)
- IP → بروتوكول الإنترنت (Internet Protocol)
- DNS → نظام أسماء النطاقات (Domain Name System)
- MVC → نموذج-عرض-تحكم (Model View Controller)
- MVVM → نموذج-عرض-نموذج العرض (Model View ViewModel)
- SDLC → دورة حياة تطوير البرمجيات (Software Development Life Cycle)
- CI/CD → التكامل المستمر / النشر المستمر (Continuous Integration / Continuous Deployment)
- JWT → رمز ويب JSON (JSON Web Token)
- ORM → رسم الخرائط العلائقية للكائنات (Object Relational Mapping)
- API → واجهة برمجة التطبيقات (Application Programming Interface)
- REST → نقل الحالة التمثيلي (Representational State Transfer)
- SOAP → بروتوكول الوصول إلى الكائنات البسيط (Simple Object Access Protocol)
- Big O → تدوين تعقيد الوقت والمساحة (Time & Space Complexity Notation)
- FIFO → الوارد أولاً يخرج أولاً (First In First Out)
- LIFO → الوارد أخيراً يخرج أولاً (Last In First Out)
💬 اضغط مرتين ❤️ للمزيد!
- DSA → هياكل البيانات والخوارزميات (Data Structures & Algorithms)
- CPU → وحدة المعالجة المركزية (Central Processing Unit)
- RAM → ذاكرة الوصول العشوائي (Random Access Memory)
- DBMS → نظام إدارة قواعد البيانات (Database Management System)
- RDBMS → نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية (Relational Database Management System)
- ACID → الذرية، الاتساق، العزل، المتانة (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)
- OLTP → معالجة المعاملات عبر الإنترنت (Online Transaction Processing)
- OLAP → معالجة التحليلات عبر الإنترنت (Online Analytical Processing)
- TCP → بروتوكول التحكم في الإرسال (Transmission Control Protocol)
- IP → بروتوكول الإنترنت (Internet Protocol)
- DNS → نظام أسماء النطاقات (Domain Name System)
- MVC → نموذج-عرض-تحكم (Model View Controller)
- MVVM → نموذج-عرض-نموذج العرض (Model View ViewModel)
- SDLC → دورة حياة تطوير البرمجيات (Software Development Life Cycle)
- CI/CD → التكامل المستمر / النشر المستمر (Continuous Integration / Continuous Deployment)
- JWT → رمز ويب JSON (JSON Web Token)
- ORM → رسم الخرائط العلائقية للكائنات (Object Relational Mapping)
- API → واجهة برمجة التطبيقات (Application Programming Interface)
- REST → نقل الحالة التمثيلي (Representational State Transfer)
- SOAP → بروتوكول الوصول إلى الكائنات البسيط (Simple Object Access Protocol)
- Big O → تدوين تعقيد الوقت والمساحة (Time & Space Complexity Notation)
- FIFO → الوارد أولاً يخرج أولاً (First In First Out)
- LIFO → الوارد أخيراً يخرج أولاً (Last In First Out)
💬 اضغط مرتين ❤️ للمزيد!
❤6
Forwarded from Ninja | Cyber Security (𝐍𝐈𝐍𝐉𝐀 | ʏᴏᴜꜱᴇꜰ)
سلام عليكم ورحمة الله وبركاتة
للبيسال ليش وقفت انشر هنا كورسات أمن سيبراني، انا منذ مده صنعت بوت مخصص للكورسات و هذا هو يوزر نيم الخاص به:
@Courses_Ninja_404_Cyber_bot
@Courses_Ninja_404_Cyber_bot
للبيسال ليش وقفت انشر هنا كورسات أمن سيبراني، انا منذ مده صنعت بوت مخصص للكورسات و هذا هو يوزر نيم الخاص به:
@Courses_Ninja_404_Cyber_bot
@Courses_Ninja_404_Cyber_bot
❤1
قنوات يوتيوب لتعلم لغات تطوير الويب:
𝗙𝗿𝗼𝗻𝘁𝗲𝗻𝗱 𝗟𝗮𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗲𝘀 & 𝗙𝗿𝗮𝗺𝗲𝘄𝗼𝗿𝗸𝘀
- HTML/CSS 🎨 – Kevin Powell
- JavaScript 🌐 – The Net Ninja
- TypeScript 📘 – Academind
- React ⚛️ – Traversy Media
- Angular 🔺 – Academind
- Vue.js 🟩 – Vue Mastery
𝗕𝗮𝗰𝗸𝗲𝗻𝗱 𝗟𝗮𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗲𝘀 & 𝗙𝗿𝗮𝗺𝗲𝘄𝗼𝗿𝗸𝘀
- Node.js 🚀 – Traversy Media
- PHP 🐘 – PHP Academy
- Ruby on Rails 💎 – Drifting Ruby
- Django (Python) 🐍 – Corey Schafer
- Flask (Python) 🔥 – Pretty Printed
- ASP.NET (C#) 🎯 – IAmTimCorey
𝗗𝗮𝘁𝗮𝗯𝗮𝘀𝗲𝘀 & 𝗗𝗲𝘃𝗢𝗽𝘀
- SQL 🗄 – DataSimplifier
- MongoDB 🍃 – MongoDB Official
- Docker 🐳 – TechWorld with Nana
تفاعل ❤️ للمزيد
𝗙𝗿𝗼𝗻𝘁𝗲𝗻𝗱 𝗟𝗮𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗲𝘀 & 𝗙𝗿𝗮𝗺𝗲𝘄𝗼𝗿𝗸𝘀
- HTML/CSS 🎨 – Kevin Powell
- JavaScript 🌐 – The Net Ninja
- TypeScript 📘 – Academind
- React ⚛️ – Traversy Media
- Angular 🔺 – Academind
- Vue.js 🟩 – Vue Mastery
𝗕𝗮𝗰𝗸𝗲𝗻𝗱 𝗟𝗮𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗲𝘀 & 𝗙𝗿𝗮𝗺𝗲𝘄𝗼𝗿𝗸𝘀
- Node.js 🚀 – Traversy Media
- PHP 🐘 – PHP Academy
- Ruby on Rails 💎 – Drifting Ruby
- Django (Python) 🐍 – Corey Schafer
- Flask (Python) 🔥 – Pretty Printed
- ASP.NET (C#) 🎯 – IAmTimCorey
𝗗𝗮𝘁𝗮𝗯𝗮𝘀𝗲𝘀 & 𝗗𝗲𝘃𝗢𝗽𝘀
- SQL 🗄 – DataSimplifier
- MongoDB 🍃 – MongoDB Official
- Docker 🐳 – TechWorld with Nana
تفاعل ❤️ للمزيد
❤1
5 دورات بايثون مجانية لمبتدئين في علم البيانات
1️⃣ Python for Beginners – freeCodeCamp
https://www.youtube.com/watch?v=eWRfhZUzrAc
*(دورة فيديو كاملة من freeCodeCamp، تغطي الأساسيات والمشاريع العملية)*
2️⃣ Python – Kaggle
https://www.kaggle.com/learn/python
*(دورة تفاعلية من Kaggle مدتها 5 ساعات، تركز على تطبيقات علم البيانات)*
3️⃣ Python Mini-Projects – freeCodeCamp
https://www.youtube.com/watch?v=qwAFL1597eM
*(دورة فيديو مع مشاريع صغيرة لتطبيق المهارات، تغطي من الأساسيات إلى المشاريع النهائية)*
4️⃣ Python Tutorial – W3Schools
https://www.w3schools.com/python/
*(مرجع تعليمي تفاعلي مع أمثلة وتمارين واختبارات، يغطي جميع جوانب اللغة)*
5️⃣ OOP with Python – freeCodeCamp
https://www.youtube.com/watch?v=Ej_02ICOIgs
*(دورة فيديو تركز على البرمجة الكائنية التوجه (OOP) في بايثون)*
1️⃣ Python for Beginners – freeCodeCamp
https://www.youtube.com/watch?v=eWRfhZUzrAc
*(دورة فيديو كاملة من freeCodeCamp، تغطي الأساسيات والمشاريع العملية)*
2️⃣ Python – Kaggle
https://www.kaggle.com/learn/python
*(دورة تفاعلية من Kaggle مدتها 5 ساعات، تركز على تطبيقات علم البيانات)*
3️⃣ Python Mini-Projects – freeCodeCamp
https://www.youtube.com/watch?v=qwAFL1597eM
*(دورة فيديو مع مشاريع صغيرة لتطبيق المهارات، تغطي من الأساسيات إلى المشاريع النهائية)*
4️⃣ Python Tutorial – W3Schools
https://www.w3schools.com/python/
*(مرجع تعليمي تفاعلي مع أمثلة وتمارين واختبارات، يغطي جميع جوانب اللغة)*
5️⃣ OOP with Python – freeCodeCamp
https://www.youtube.com/watch?v=Ej_02ICOIgs
*(دورة فيديو تركز على البرمجة الكائنية التوجه (OOP) في بايثون)*
YouTube
Python for Beginners – Full Course [Programming Tutorial]
Learn the Python programming language in this full course for beginners! You will learn the fundamentals of Python and code two Python programs line-by-line. No previous programming experience is necessary before watching this course.
🔗 Start using Replit:…
🔗 Start using Replit:…
❤2
أفضل 7 مستودعات على GitHub لاقتحام تحليل البيانات وعلوم البيانات
إذا كنت تغوص في عالم علوم البيانات أو تحليل البيانات، فإن هذه المستودعات ستمنحك الميزة التي تحتاجها. تحقق منها:
1️⃣ 100-Days-Of-ML-Code
🔗 https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code
⭐️ عدد النجوم: ~42 ألف
*(تحدي برمجي لمدة 100 يوم في تعلم الآلة، يغطي من المعالجة المسبقة للبيانات إلى الشبكات العصبية والتعلم العميق)*
2️⃣ awesome-datascience
🔗 https://github.com/academic/awesome-datascience
⭐️ عدد النجوم: ~22.7 ألف
*(قائمة منسقة من الموارد الرائعة لتعلم علوم البيانات، بما في ذلك الدورات والكتب والمكتبات والأدوات)*
3️⃣ Data-Science-For-Beginners
🔗 https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners
⭐️ عدد النجوم: ~14.5 ألف
*(دورة تعليمية من Microsoft للمبتدئين في علوم البيانات، تغطي المفاهيم الأساسية بطريقة عملية)*
4️⃣ data-science-interviews
🔗 https://github.com/alexeygrigorev/data-science-interviews
⭐️ عدد النجوم: ~5.8 ألف
*(أسئلة وإجابات مقابلات علوم البيانات، ونصائح وتحضير للمقابلات الوظيفية)*
5️⃣ Coding and ML System Design
🔗 https://github.com/weeeBox/coding-and-ml-system-design
⭐️ عدد النجوم: ~3.5 ألف
*(موارد لتصميم أنظمة البرمجة وتعلم الآلة، مفيدة للمقابلات المتقدمة)*
6️⃣ Machine Learning Interviews from MAANG
🔗 https://github.com/arunkumarpillai/Machine-Learning-Interviews
⭐️ عدد النجوم: ~8.1 ألف
*(أسئلة مقابلات تعلم الآلة من شركات كبرى مثل Meta، Amazon، Apple، Netflix، Google)*
7️⃣ data-science-ipython-notebooks
🔗 https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks
⭐️ عدد النجوم: ~27.2 ألف
*(مجموعة ضخمة من دفاتر Jupyter Notebooks تغطي التعلم العميق، scikit-learn، pandas، matplotlib، NumPy، Spark، AWS، وغيرها)*
---
موارد GitHub المجانية:
انضم إلى قناة "GitHub ✅" على واتساب عبر الرابط المرفق، والتي تقدم مستودعات وأدلة وأدوات مجانية للمطورين، وتضم 2.4 ألف متابع.
انضم للمزيد: https://t.me/datasciencefun
*(قناة تليجرام "Data Science & Machine Learning" - تضم 77 ألف متابع، لتعلم علوم البيانات والذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بموارد مجانية واختبارات مسلية ومشاريع شيقة)*
إذا كنت تغوص في عالم علوم البيانات أو تحليل البيانات، فإن هذه المستودعات ستمنحك الميزة التي تحتاجها. تحقق منها:
1️⃣ 100-Days-Of-ML-Code
🔗 https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code
⭐️ عدد النجوم: ~42 ألف
*(تحدي برمجي لمدة 100 يوم في تعلم الآلة، يغطي من المعالجة المسبقة للبيانات إلى الشبكات العصبية والتعلم العميق)*
2️⃣ awesome-datascience
🔗 https://github.com/academic/awesome-datascience
⭐️ عدد النجوم: ~22.7 ألف
*(قائمة منسقة من الموارد الرائعة لتعلم علوم البيانات، بما في ذلك الدورات والكتب والمكتبات والأدوات)*
3️⃣ Data-Science-For-Beginners
🔗 https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners
⭐️ عدد النجوم: ~14.5 ألف
*(دورة تعليمية من Microsoft للمبتدئين في علوم البيانات، تغطي المفاهيم الأساسية بطريقة عملية)*
4️⃣ data-science-interviews
🔗 https://github.com/alexeygrigorev/data-science-interviews
⭐️ عدد النجوم: ~5.8 ألف
*(أسئلة وإجابات مقابلات علوم البيانات، ونصائح وتحضير للمقابلات الوظيفية)*
5️⃣ Coding and ML System Design
🔗 https://github.com/weeeBox/coding-and-ml-system-design
⭐️ عدد النجوم: ~3.5 ألف
*(موارد لتصميم أنظمة البرمجة وتعلم الآلة، مفيدة للمقابلات المتقدمة)*
6️⃣ Machine Learning Interviews from MAANG
🔗 https://github.com/arunkumarpillai/Machine-Learning-Interviews
⭐️ عدد النجوم: ~8.1 ألف
*(أسئلة مقابلات تعلم الآلة من شركات كبرى مثل Meta، Amazon، Apple، Netflix، Google)*
7️⃣ data-science-ipython-notebooks
🔗 https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks
⭐️ عدد النجوم: ~27.2 ألف
*(مجموعة ضخمة من دفاتر Jupyter Notebooks تغطي التعلم العميق، scikit-learn، pandas، matplotlib، NumPy، Spark، AWS، وغيرها)*
---
موارد GitHub المجانية:
انضم إلى قناة "GitHub ✅" على واتساب عبر الرابط المرفق، والتي تقدم مستودعات وأدلة وأدوات مجانية للمطورين، وتضم 2.4 ألف متابع.
انضم للمزيد: https://t.me/datasciencefun
*(قناة تليجرام "Data Science & Machine Learning" - تضم 77 ألف متابع، لتعلم علوم البيانات والذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بموارد مجانية واختبارات مسلية ومشاريع شيقة)*
GitHub
GitHub - Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code: 100 Days of ML Coding
100 Days of ML Coding. Contribute to Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code development by creating an account on GitHub.
❤1
Forwarded from Ninja | Cyber Security (𝐍𝐈𝐍𝐉𝐀 | ʏᴏᴜꜱᴇꜰ)
هجوم واحد يوقف الرياض بالكامل وهذا التخصص يمنعه!
تخيّل يجي يوم وتطفى الكهرباء عن الرياض مو عطل هجوم سيبراني!
هذا مو فيلم هذا ICS/OT Security التخصص اللي يحمي حياتنا اليومية.
تيك توك 👇🏻👇🏻👇🏻
الاسنتجرام 👇🏻👇🏻👇🏻
اكس ( تويتر )👇🏻👇🏻👇🏻
تابعنا لتتعرف على قصة المجال القادم و الذي قد يكون بداية تغيير حياتك 👀
مشتت و تبغى تتعلم الأمن السيبراني بشكل صحيح تواصل معي هنا:
@Ninja_404_X
@Ninja_404_X
تخيّل يجي يوم وتطفى الكهرباء عن الرياض مو عطل هجوم سيبراني!
هذا مو فيلم هذا ICS/OT Security التخصص اللي يحمي حياتنا اليومية.
تم نشر كل ما يدور هذا التخصص على التيك توك و الانتسجرام و اكس ( تويتر )
تيك توك 👇🏻👇🏻👇🏻
https://vt.tiktok.com/ZSVU3DH8V/
https://vt.tiktok.com/ZSVU3DH8V/
الاسنتجرام 👇🏻👇🏻👇🏻
https://www.instagram.com/p/DcRV1BoDS9W/?igsh=azd5anVlaHByMHly&igsi=azd5anVlaHByMHly
https://www.instagram.com/p/DcRV1BoDS9W/?igsh=azd5anVlaHByMHly&igsi=azd5anVlaHByMHly
اكس ( تويتر )👇🏻👇🏻👇🏻
https://x.com/i/status/2090514123759161825
https://x.com/i/status/2090514123759161825
تابعنا لتتعرف على قصة المجال القادم و الذي قد يكون بداية تغيير حياتك 👀
مشتت و تبغى تتعلم الأمن السيبراني بشكل صحيح تواصل معي هنا:
@Ninja_404_X
@Ninja_404_X
❤1
Forwarded from Ninja | Cyber Security (𝐍𝐈𝐍𝐉𝐀 | ʏᴏᴜꜱᴇꜰ)
سلام عليكم ورحمة الله وبركاتة
للبيسال ليش وقفت انشر هنا كورسات أمن سيبراني، انا منذ مده صنعت بوت مخصص للكورسات و هذا هو يوزر نيم الخاص به:
@Courses_Ninja_404_Cyber_bot
@Courses_Ninja_404_Cyber_bot
للبيسال ليش وقفت انشر هنا كورسات أمن سيبراني، انا منذ مده صنعت بوت مخصص للكورسات و هذا هو يوزر نيم الخاص به:
@Courses_Ninja_404_Cyber_bot
@Courses_Ninja_404_Cyber_bot
❤1
أفضل 7 مستودعات على GitHub لاقتحام تحليل البيانات وعلوم البيانات
إذا كنت تغوص في عالم علوم البيانات أو تحليل البيانات، فإن هذه المستودعات ستمنحك الميزة التي تحتاجها. تحقق منها:
1️⃣ 100-Days-Of-ML-Code
🔗 https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code
⭐️ عدد النجوم: ~42 ألف
*(تحدي برمجي لمدة 100 يوم في تعلم الآلة، يغطي من المعالجة المسبقة للبيانات إلى الشبكات العصبية والتعلم العميق)*
2️⃣ awesome-datascience
🔗 https://github.com/academic/awesome-datascience
⭐️ عدد النجوم: ~22.7 ألف
*(قائمة منسقة من الموارد الرائعة لتعلم علوم البيانات، بما في ذلك الدورات والكتب والمكتبات والأدوات)*
3️⃣ Data-Science-For-Beginners
🔗 https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners
⭐️ عدد النجوم: ~14.5 ألف
*(دورة تعليمية من Microsoft للمبتدئين في علوم البيانات، تغطي المفاهيم الأساسية بطريقة عملية)*
4️⃣ data-science-interviews
🔗 https://github.com/alexeygrigorev/data-science-interviews
⭐️ عدد النجوم: ~5.8 ألف
*(أسئلة وإجابات مقابلات علوم البيانات، ونصائح وتحضير للمقابلات الوظيفية)*
5️⃣ Coding and ML System Design
🔗 https://github.com/weeeBox/coding-and-ml-system-design
⭐️ عدد النجوم: ~3.5 ألف
*(موارد لتصميم أنظمة البرمجة وتعلم الآلة، مفيدة للمقابلات المتقدمة)*
6️⃣ Machine Learning Interviews from MAANG
🔗 https://github.com/arunkumarpillai/Machine-Learning-Interviews
⭐️ عدد النجوم: ~8.1 ألف
*(الرابط لا يعمل حالياً (404). يمكنك البحث عن المستودع باسمه على GitHub أو استخدام بدائل مثل مستودع "alexeygrigorev/data-science-interviews").*
7️⃣ data-science-ipython-notebooks
🔗 https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks
⭐️ عدد النجوم: ~27.2 ألف
*(مجموعة ضخمة من دفاتر Jupyter Notebooks تغطي التعلم العميق، scikit-learn، pandas، matplotlib، NumPy، Spark، AWS، وغيرها)*
موارد GitHub المجانية:
انضم إلى قناة "GitHub ✅" على واتساب عبر الرابط المرفق، والتي تقدم مستودعات وأدلة وأدوات مجانية للمطورين، وتضم 2.4 ألف متابع.
انضم للمزيد: https://t.me/datasciencefun
*(قناة تليجرام "Data Science & Machine Learning" - تضم 77 ألف متابع، لتعلم علوم البيانات والذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بموارد مجانية واختبارات مسلية ومشاريع شيقة)*
إذا كنت تغوص في عالم علوم البيانات أو تحليل البيانات، فإن هذه المستودعات ستمنحك الميزة التي تحتاجها. تحقق منها:
1️⃣ 100-Days-Of-ML-Code
🔗 https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code
⭐️ عدد النجوم: ~42 ألف
*(تحدي برمجي لمدة 100 يوم في تعلم الآلة، يغطي من المعالجة المسبقة للبيانات إلى الشبكات العصبية والتعلم العميق)*
2️⃣ awesome-datascience
🔗 https://github.com/academic/awesome-datascience
⭐️ عدد النجوم: ~22.7 ألف
*(قائمة منسقة من الموارد الرائعة لتعلم علوم البيانات، بما في ذلك الدورات والكتب والمكتبات والأدوات)*
3️⃣ Data-Science-For-Beginners
🔗 https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners
⭐️ عدد النجوم: ~14.5 ألف
*(دورة تعليمية من Microsoft للمبتدئين في علوم البيانات، تغطي المفاهيم الأساسية بطريقة عملية)*
4️⃣ data-science-interviews
🔗 https://github.com/alexeygrigorev/data-science-interviews
⭐️ عدد النجوم: ~5.8 ألف
*(أسئلة وإجابات مقابلات علوم البيانات، ونصائح وتحضير للمقابلات الوظيفية)*
5️⃣ Coding and ML System Design
🔗 https://github.com/weeeBox/coding-and-ml-system-design
⭐️ عدد النجوم: ~3.5 ألف
*(موارد لتصميم أنظمة البرمجة وتعلم الآلة، مفيدة للمقابلات المتقدمة)*
6️⃣ Machine Learning Interviews from MAANG
🔗 https://github.com/arunkumarpillai/Machine-Learning-Interviews
⭐️ عدد النجوم: ~8.1 ألف
*(الرابط لا يعمل حالياً (404). يمكنك البحث عن المستودع باسمه على GitHub أو استخدام بدائل مثل مستودع "alexeygrigorev/data-science-interviews").*
7️⃣ data-science-ipython-notebooks
🔗 https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks
⭐️ عدد النجوم: ~27.2 ألف
*(مجموعة ضخمة من دفاتر Jupyter Notebooks تغطي التعلم العميق، scikit-learn، pandas، matplotlib، NumPy، Spark، AWS، وغيرها)*
موارد GitHub المجانية:
انضم إلى قناة "GitHub ✅" على واتساب عبر الرابط المرفق، والتي تقدم مستودعات وأدلة وأدوات مجانية للمطورين، وتضم 2.4 ألف متابع.
انضم للمزيد: https://t.me/datasciencefun
*(قناة تليجرام "Data Science & Machine Learning" - تضم 77 ألف متابع، لتعلم علوم البيانات والذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بموارد مجانية واختبارات مسلية ومشاريع شيقة)*
GitHub
GitHub - Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code: 100 Days of ML Coding
100 Days of ML Coding. Contribute to Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code development by creating an account on GitHub.
❤3
١١ دورة مجانية في هندسة الأوامر (Prompt Engineering) من OpenAI
✦ مقدمة إلى هندسة الأوامر (Introduction to Prompt Engineering)
↳ https://academy.openai.com/public/videos/introduction-to-prompt-engineering-2025-02-13
✦ هندسة الأوامر المتقدمة (Advanced Prompt Engineering)
↳ https://academy.openai.com/public/videos/advanced-prompt-engineering-2025-02-13
✦ ChatGPT 101: دليل مساعدك الخارق للذكاء الاصطناعي
↳ https://academy.openai.com/public/videos/chatgpt-101-a-guide-to-your-ai-superassistant-recording
✦ مشاريع ChatGPT (ChatGPT Projects)
↳ https://academy.openai.com/public/videos/chatgpt-projects-2025-02-13
✦ ChatGPT والاستدلال (ChatGPT & Reasoning)
↳ https://academy.openai.com/public/videos/chatgpt-and-reasoning-2025-02-13
✦ شرح تعدد الوسائط (Multimodality Explained)
↳ https://academy.openai.com/public/videos/multimodality-explained-2025-02-13
✦ البحث في ChatGPT (ChatGPT Search)
↳ https://academy.openai.com/public/videos/chatgpt-search-2025-02-13
✦ OpenAI، النماذج اللغوية الكبيرة و ChatGPT
↳ https://academy.openai.com/public/videos/openai-llms-and-chatgpt-2025-02-13
✦ مقدمة إلى GPTs
↳ https://academy.openai.com/public/videos/introduction-to-gpts-2025-02-13
✦ ChatGPT لتحليل البيانات
↳ https://academy.openai.com/public/videos/chatgpt-for-data-analysis-2025-02-13
✦ البحث المتعمق (Deep Research)
↳ https://academy.openai.com/public/videos/deep-research-2025-03-11
اضغط مرتين ♥️ للمزيد من الموارد المجانية
✦ مقدمة إلى هندسة الأوامر (Introduction to Prompt Engineering)
↳ https://academy.openai.com/public/videos/introduction-to-prompt-engineering-2025-02-13
✦ هندسة الأوامر المتقدمة (Advanced Prompt Engineering)
↳ https://academy.openai.com/public/videos/advanced-prompt-engineering-2025-02-13
✦ ChatGPT 101: دليل مساعدك الخارق للذكاء الاصطناعي
↳ https://academy.openai.com/public/videos/chatgpt-101-a-guide-to-your-ai-superassistant-recording
✦ مشاريع ChatGPT (ChatGPT Projects)
↳ https://academy.openai.com/public/videos/chatgpt-projects-2025-02-13
✦ ChatGPT والاستدلال (ChatGPT & Reasoning)
↳ https://academy.openai.com/public/videos/chatgpt-and-reasoning-2025-02-13
✦ شرح تعدد الوسائط (Multimodality Explained)
↳ https://academy.openai.com/public/videos/multimodality-explained-2025-02-13
✦ البحث في ChatGPT (ChatGPT Search)
↳ https://academy.openai.com/public/videos/chatgpt-search-2025-02-13
✦ OpenAI، النماذج اللغوية الكبيرة و ChatGPT
↳ https://academy.openai.com/public/videos/openai-llms-and-chatgpt-2025-02-13
✦ مقدمة إلى GPTs
↳ https://academy.openai.com/public/videos/introduction-to-gpts-2025-02-13
✦ ChatGPT لتحليل البيانات
↳ https://academy.openai.com/public/videos/chatgpt-for-data-analysis-2025-02-13
✦ البحث المتعمق (Deep Research)
↳ https://academy.openai.com/public/videos/deep-research-2025-03-11
اضغط مرتين ♥️ للمزيد من الموارد المجانية
OpenAI Academy
Introduction to Prompt Engineering - Video | OpenAI Academy
Unlock the new opportunities of the AI era by equipping yourself with the knowledge and skills to harness artificial intelligence effectively.
❤2
اقتحام مجال تطوير الواجهة الأمامية (Frontend Development) لا يحتاج أن يكون أمراً مرهقاً.
إذا كنت تبدأ للتو، إليك كيفية تبسيط منهجك:
تجنب:
🚫 محاولة إتقان كل إطار عمل (React، Angular، Vue، Svelte، إلخ) دفعة واحدة.
🚫 قضاء أسابيع في مشاهدة دروس تعليمية دون بناء أي شيء.
🚫 ملء حسابك على GitHub بمشاريع نصف مكتملة بدلاً من مشاريع فريدة وعملية.
🚫 الاعتقاد بأنك بحاجة إلى معرفة الواجهة الخلفية (Backend) للبدء.
بدلاً من ذلك:
✅ ابدأ بـ HTML و CSS و JavaScript – هذه هي أساسياتك.
✅ ركز على إطار عمل واحد (مثل React) بمجرد أن تصبح مرتاحاً مع الأساسيات.
✅ تعلم بناء واجهات مستخدم متجاوبة باستخدام Flexbox و Grid واستعلامات الوسائط (Media Queries).
✅ اختر مشاكل صغيرة من العالم الحقيقي وحوّلها إلى تطبيقات تفاعلية (مثل قائمة مهام، تطبيق طقس، أو لعبة اختبار).
✅ قم ببناء مشاريع تُظهر تفكيراً مدروساً في التصميم وسهولة الاستخدام والوظائف، واستضفها عبر الإنترنت.
تفاعل ❤️ للمزيد
إذا كنت تبدأ للتو، إليك كيفية تبسيط منهجك:
تجنب:
🚫 محاولة إتقان كل إطار عمل (React، Angular، Vue، Svelte، إلخ) دفعة واحدة.
🚫 قضاء أسابيع في مشاهدة دروس تعليمية دون بناء أي شيء.
🚫 ملء حسابك على GitHub بمشاريع نصف مكتملة بدلاً من مشاريع فريدة وعملية.
🚫 الاعتقاد بأنك بحاجة إلى معرفة الواجهة الخلفية (Backend) للبدء.
بدلاً من ذلك:
✅ ابدأ بـ HTML و CSS و JavaScript – هذه هي أساسياتك.
✅ ركز على إطار عمل واحد (مثل React) بمجرد أن تصبح مرتاحاً مع الأساسيات.
✅ تعلم بناء واجهات مستخدم متجاوبة باستخدام Flexbox و Grid واستعلامات الوسائط (Media Queries).
✅ اختر مشاكل صغيرة من العالم الحقيقي وحوّلها إلى تطبيقات تفاعلية (مثل قائمة مهام، تطبيق طقس، أو لعبة اختبار).
✅ قم ببناء مشاريع تُظهر تفكيراً مدروساً في التصميم وسهولة الاستخدام والوظائف، واستضفها عبر الإنترنت.
تفاعل ❤️ للمزيد
❤2