أحتاج مدرب يحول معرفتي النظرية في الذكاء الاصطناعي
أحتاج مدرب يحول معرفتي النظرية في الذكاء الاصطناعي
أبحث عن مدرب ذكاء اصطناعي لبناء مشاريع عملية في Machine Learning و Deep Learning باستخدام Python
وصف الطلب:
السلام عليكم،
أبحث عن مدرب متخصص في الذكاء الاصطناعي يساعدني في بناء مس
ار عملي كامل قائم على المشاريع، يبدأ من مشاريع Machine Learning ثم ينتقل تدريجيًا إلى Deep Learning.
أنا حاليًا أدرس دبلوم عالي في الذكاء الاصطناعي، أنهيت الترم الأول وباقي لي الترم الثاني. كذلك أنهيت
كورس عام في الذكاء الاصطناعي على Udemy، لكن الإشكالية أن الكورس كان عامًا، واستفدت منه بشكل أساسي في إتقان أساسيات Python وأساسيات OOP.
أما جزء Machine Learning والخوارزميات، فقد كان مكررًا تقريبًا مع ما درسته في الدبلوم، وكان الطرح في الغالب نظريًا. لذلك احتياجي الأساسي
الآن هو تحويل هذا الفهم النظري إلى تطبيق عملي باستخدام مكتبات Python، بحيث أتعلم كيف أبني المشاريع بنفسي خطوة بخطوة، من قراءة البيانات إلى بناء النموذج وتقييمه وتحسينه.
المطلوب من المدرب:
أريد خطة تدريب عملية واضحة، وليست شرحًا نظريًا عامًا. المطلوب أن تكون الخطة مبنية على مشاريع حقيقية أو شبه حقيقية، وكل مشروع يكون مقسمًا إلى قسمين:
أولًا: قسم التدريب العملي
يتم فيه تنفيذ المشروع عمليًا بالكود، ويشمل:
* فهم فكرة المشروع ونوع المشكلة.
* تحميل البيانات أو تجهيز Dataset مناسب.
* قراءة البيانات باستخدام Pandas.
* استكشاف البيانات EDA.
* تنظيف البيانات
ومعالجة القيم المفقودة.
* تجهيز البيانات للنموذج.
* تطبيق Feature Engineering عند الحاجة.
* استخدام مكتبات Python المناسبة.
* بناء نموذج Machine Learning أو Deep Learning.
* تدريب النموذج.
* تقييم النتائج.
* تحسين النموذج.
* تفسير النتائج وتحليل الأخطاء.
* حفظ المشروع بشكل منظم يصلح للعرض في GitHub.
ثانيًا: قسم تقييم المعرفة
بعد كل مشروع أريد تقييمًا عمليًا لمعرفتي، مثل:
* أسئلة قصيرة على المفاهيم المستخد
مل على الكود.
* مهمة صغيرة مشابهة للمشروع.
* اختبار عملي بسيط.
* مراجعة للكود الذي أكتبه بنفسي.
* توضيح نقاط الضعف وما الذي يجب مراجعته.
* التأكد من أنني فهمت المشروع، وليس فقط تابعت الشرح.
المجالات التي أريد أن تغطيها الخطة:
أرغب أن تشمل الخطة مشاريع متنوعة، مثل:
* Regression للتنبؤ بالقيم الرقمية.
* Classification للتصنيف.
* Clustering للتجميع غير المراقب.
* Anomaly Detection لاكتشاف الحالات الشاذة.
* Time Series للتنبؤ بالسلاسل الزمنية.
* Reco
mmendation Systems لأنظمة التوصية.
* NLP لمعالجة اللغة الطبيعية.
* Computer Vision لمعالجة الصور.
* Deep Learning باستخدام الشبكات العصبية.
* CNN لمشاريع الصور.
* RNN / LSTM أو بدائل مناسبة للنصوص أو السلاسل الزمنية.
* Transfer Learning.
* Transformers أو نماذج حديثة حسب الحاجة.
* مشروع نهائي End-to-End من البيانات إلى النموذج ثم تقرير أو واجهة بسيطة.
المكتبات والأدوات المطلوب التدريب عليها حسب الحاجة:
* Python
* NumPy
* Pandas
* Matplotlib / Seaborn
* Scikit-learn
* X
G/ Keras أو PyTorch
* OpenCV
* Hugging Face Transformers
* NLTK أو spaCy
* imbalanced-learn
* GridSearch / RandomSearch / Optuna
* SHAP أو LIME لتفسير النماذج
* Streamlit أو Gradio أو FastAPI لعرض المشروع
* Git / GitHub لتنظيم المشاريع
أمثلة على مشاريع مناسبة:
* مشروع Regression للتنبؤ بالأسعار أو التكاليف.
* مشروع Classification لتصنيف الحالات أو العملاء أو الطلبات.
* مشروع Anomaly Detection لاكتشاف السجلات أو العمليات غير الطبيعية.
* مشروع تحليل نصوص أو تصنيف شكاوى NLP.
* مشروع تحليل مشاعر Sentiment Analysis.
* مشروع توصية Recommendation System.
* مشروع Time Series للتنبؤ بالطلبات أو المؤشرات.
* مشروع تصنيف صو
رNLP باستخدام Transformers.
* مشروع نهائي شامل يجمع بين تنظيف البيانات، بناء النموذج، التقييم، التحسين، التقرير، وواجهة استخدام بسيطة.
أفضّل أن تكون المشاريع مرتبطة قدر الإمكان بمجالات:
* المجال الإداري.
* المجال المالي.
* المنافسات والمشتريات.
* البيانات الصحية أو المستشفيات إن أمكن.
* اكتشاف الأخطاء أو الحالات الشاذة في البيانات.
* دعم اتخاذ القرار.
المخرجات المطلوبة من المدرب:
* خطة كاملة مرتبة من المستوى المتوسط إلى المتقدم.
* جدول مقترح للمشاريع وعدد الجلسات.
* تحديد المهارات التي سأتعلمها في كل مشروع.
* ملفات Jupyter Notebook أو ملفات Python منظمة.
* تمارين تقييم بعد كل مشروع.
* مراجعة للكود وتصحيح الأخطاء.
* بناء Portfolio عملي يمكنني عرضه لاحقًا.
* توجيه لما يجب مذاكرته بين الجلسات.
* نقل المعرفة من الجانب النظري إلى التطبيق العملي الحقيقي.
شروط ال
مدرب المطلوب:
* لديه خبرة عملية في Machine Learning و Deep Learning.
* متمكن من مكتبات Python الخاصة بالذكاء الاصطناعي.
* يستطيع الشرح بالعربية بوضوح.
* يركز على التطبيق العملي وليس الشرح النظري فقط.
* قادر على بناء خطة مخصصة حسب مستواي الحالي.
* يعطي تقييمًا بعد كل مشروع.
* يراجع الكود معي ويوضح الأخطاء.
* يفضل أن يكون لديه مشاريع سابقة أو نماذج أعمال.
عند التقديم على الطلب، أرجو توضيح الآتي:
* خبرتك في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
* هل سبق وقدمت تدريبًا عمليًا قائمًا على مشاريع؟
* ما الخطة المقترحة بناءً على مستواي الحالي؟
* كم عدد الجلسات المقترحة؟
* مدة كل جلسة.
* المشاريع التي تقترحها.
* المكتبات التي سيتم استخدامها.
* هل سيتم توفير ملفات تدريب وتمارين؟
* هل سيتم تقييم معرفتي بعد كل مشروع؟
* السعر والمدة المتوقعة لتنفيذ المسار.
الهدف النهائي هو الانتقال من الفهم النظري للخوارزميات إلى القدرة العملية على تنفيذ مشاريع Machine Learning و Deep Learning باستخدام Python ومكتباتها، مع فهم خطوات بناء النموذج وتقييمه وتحسينه بشكل مستقل.
التعليقات (5)
