The World Of Programming

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

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)*

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

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.

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

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)*

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)*

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

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

✅ 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!

🟢خسران اذا عندك تيلجرام وما عندك هذه القناة⭐️ 📣 لكل محبين و عشاق الأمن السيبراني 🛡و البرمجة جمعنا لكم كل القنوات السيبرانية و البرمجية و التي تقدم لكم مقالات و كورسات و كتب المجانية 🆓 🔗 https://t.me/addlist/XKPRjWvLJpRkYjEx 🔗 https://t.me/addlist/XKPRjWvLJpRkYjEx ✅ لإضافة قناتك لليستة التقنية تواصل مع: @Rick_125 🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤

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

✅ 🔤 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

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

🤖 خريطة طريق الذكاء الاصطناعي 🧠

|-- 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!

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.

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

قصة تحول من نوع آخر قصة برفسور من شهرين و بالتحديد فشهر يونيو يوم 12 تواصل معي شخص يطلب مني اني اساعده يتعلم فغضون (شهرين) في قرارة نفسي كنت اعرف ان الموضوع صعب لكن ليس بمستحيل. 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 ادركت حينها ان الانسان هو بيده تحطيم المستحيل و تحويل الغير ممكن إلى ممكن 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. 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

يومًا ما أم اليوم الأول؟ أنت من يقرر. نسخة علم البيانات. يومًا ما: سأتعلم SQL. اليوم الأول: قم بتحميل mySQL Workbench. يومًا ما: سأبني مشاريعي لمحفظة أعمالي. اليوم الأول: ابحث في Kaggle عن مجموعة بيانات للعمل عليها. يومًا ما: سأتقن الإحصاء. اليوم الأول: ابدأ دورة Khan Academy المجانية في الإحصاء والاحتمالات. يومًا ما: سأتعلم سرد القصص باستخدام البيانات. اليوم الأول: قم بتثبيت Tableau Public وأنشئ أول مخطط لك. يومًا ما: سأصبح عالم بيانات. اليوم الأول: حدّث سيرتك الذاتية وتقدم لبعض الوظائف في علم البيانات.

بعض التفاعل لن يضر :)

مواقع مفيدة يجب على كل مطور ومهتم بالذكاء الاصطناعي وضعها في الإشارات المرجعية ✅ roadmap.sh – مسارات تعلم خطوة بخطوة للمطورين ✅ paperswithcode.com – تصفح أبحاث تعلم الآلة مع تطبيقاتها البرمجية ✅ devdocs.io – وصول غير متصل لجميع وثائق المطورين ✅ excalidraw.com – إنشاء رسوم بيانية على شكل سبورة للتخطيط ✅ codewars.com – تحسين مهارات البرمجة من خلال التحديات ✅ vectara.com – بناء تطبيقات RAG مع بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي ✅ openai.com/blog – البقاء على اطلاع بأحدث أبحاث الذكاء الاصطناعي ✅ learnprompting.org – إتقان فن هندسة الأوامر (Prompt Engineering) ✅ hackertarget.com – مفيد لأدوات اختبار الأمن السيبراني إذا كنت تريد المزيد من الموارد المجانية مثل هذه، تفاعل بـ ❤️ وقم بتشغيل جميع الإشعارات 📢