ML-For-Beginners/translations/ar

🌐 دعم متعدد اللغات

مدعوم عبر GitHub Action (آلي ودائم التحديث)

العربية | البنغالية | البلغارية | البورمية (ميانمار) | الصينية (المبسطة) | الصينية (التقليدية، هونج كونج) | الصينية (التقليدية، ماكاو) | الصينية (التقليدية، تايوان) | الكرواتية | التشيكية | الدنماركية | الهولندية | الإستونية | الفنلندية | الفرنسية | الألمانية | اليونانية | العبرية | الهندية | الهنغارية | الإندونيسية | الإيطالية | اليابانية | الكانادا | الكورية | الليتوانية | الماليزية | المالايالامية | الماراثي | النيبالية | البيجينية النيجيرية | النرويجية | الفارسية (اللغة) | البولندية | البرتغالية (البرازيل) | البرتغالية (البرتغال) | البنجابية (غورموخي) | الرومانية | الروسية | الصربية (السيريلية) | السلوفاكية | السلوفينية | الإسبانية | السواحيلية | السويدية | التاغالوغ (الفلبينية) | التاميل | التيلجو | التايلاندية | التركية | الأوكرانية | الأردية | الفيتنامية

هل تفضل الاستنساخ محليًا؟

يشمل هذا المستودع أكثر من 50 لغة ترجمة مما يزيد بشكل كبير حجم التنزيل. للاستنساخ بدون الترجمات، استخدم السحب الانتقائي:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
cd ML-For-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

هذا يمنحك كل ما تحتاجه لإكمال الدورة بسرعة تنزيل أكبر.

انضم إلى مجتمعنا

لدينا سلسلة تعلم على ديسكورد مع الذكاء الاصطناعي، تعرّف أكثر وانضم إلينا في سلسلة التعلم مع الذكاء الاصطناعي من 18 - 30 سبتمبر 2025. ستحصل على نصائح وحيل لاستخدام GitHub Copilot لعلوم البيانات.

تعلم الآلة للمبتدئين - منهج دراسي

🌍 سافر حول العالم ونحن نستكشف تعلم الآلة من خلال ثقافات العالم 🌍

يسر فريق مدافعي السحابة في مايكروسوفت أن يقدم منهجًا دراسيًا لمدة 12 أسبوعًا يحتوي على 26 درسًا حول تعلم الآلة. في هذا المنهج، سوف تتعلم عن ما يُسمى أحيانًا تعلم الآلة التقليدي باستخدام مكتبة Scikit-learn بشكل أساسي وتجنّب التعلم العميق، الذي يتم تغطيته في منهجنا الذكاء الاصطناعي للمبتدئين. قم بمزج هذه الدروس مع منهجنا 'علوم البيانات للمبتدئين' أيضًا!

سافر معنا حول العالم مطبقًا هذه التقنيات التقليدية على بيانات من مناطق عديدة حول العالم. كل درس يتضمن اختبارات قبل وبعد الدرس، تعليمات مكتوبة لإكمال الدرس، الحل، مهمة، وأكثر. تسمح أسلوبنا التعليمي القائم على المشاريع بأن تتعلم أثناء البناء، وهي طريقة مثبتة لترسيخ المهارات الجديدة.

✍️ شكرنا العميق لمؤلفينا جين لوبر، ستيفن هاول، فرانسيسكا لازيري، تومومي إيمورا، كاسي بريفيو، دميتري سوشنيكوف، كريس نورينغ، أنيربان موخرجي، أورنيلا ألتونيان، روث ياكوبو وآمي بويد

🎨 شكراً أيضاً لفناني الرسوم التوضيحية تومومي إيمورا، داساني ماديبالي، وجين لوبر

🙏 شكر خاص 🙏 لسفراء مايكروسوفت الطلاب والمؤلفين والمراجعين والمساهمين في المحتوى، خصوصاً ريشيت داجلي، محمد صاكب خان إينان، روهان راج، ألكساندرو بيتريسكو، أبيشيك جايسوال، نوورين تاباسم، إيوان سامويلا، وسنيغدا أغاروال

🤩 امتنان إضافي لسفراء مايكروسوفت الطلاب إريك وانجاو، جاسلين سوندي، وفيدوشي جوبتا لدروس R الخاصة بنا!

البداية

اتبع هذه الخطوات:

1. إنشاء فرع خاص بك للمستودع: اضغط على زر "فرع Fork" في الزاوية العليا اليمنى من هذه الصفحة.
2. استنساخ المستودع: git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git

اعثر على جميع الموارد الإضافية لهذه الدورة في مجموعة Microsoft Learn الخاصة بنا

🔧 هل تحتاج مساعدة؟ راجع دليل حل المشكلات للحصول على حلول للمشكلات الشائعة حول التثبيت والإعداد وتشغيل الدروس.

الطلاب، لاستخدام هذا المنهج الدراسي، انشئ فرع للمستودع بالكامل إلى حسابك على GitHub وابدأ في إكمال التمارين بنفسك أو في مجموعة:

• ابدأ باختبار تمهيدي.
• اقرأ المحاضرة وأكمل الأنشطة، توقف وتأمل عند كل فحص للمعرفة.
• حاول إنشاء المشاريع من خلال استيعاب الدروس بدلاً من تشغيل كود الحل; ومع ذلك، يتوفر هذا الكود في مجلدات /solution في كل درس موجه نحو المشروع.
• خذ اختبار بعد المحاضرة.
• أكمل التحدي.
• أكمل المهمة.
• بعد إكمال مجموعة دروس، زر لوحة النقاش و"تعلم بصوت عالٍ" بملء نموذج PAT المناسب. ال'PAT' هو أداة لتقييم التقدم تقوم بملئها لتعزيز تعلمك. يمكنك أيضًا التفاعل مع PATs الآخرين لنتعلم معًا.

للدراسة المتقدمة، نوصي باتباع هذه الوحدات ومسارات التعلم من Microsoft Learn.

المعلمون، لقد أدرجنا بعض الاقتراحات حول كيفية استخدام هذا المنهج.

---

عروض الفيديو التوضيحية

بعض الدروس متوفرة على شكل فيديوهات قصيرة. يمكنك إيجاد جميع هذه الفيديوهات ضمن الدروس، أو على قائمة تشغيل ML للمبتدئين على قناة Microsoft Developer على YouTube بالنقر على الصورة أدناه.

---

لقاء الفريق

GIF بواسطة Mohit Jaisal

🎥 انقر على الصورة أعلاه لمشاهدة فيديو عن المشروع والأشخاص الذين أنشأوه!

---

المنهجية التربوية

اخترنا مبدأين تربويين أثناء بناء هذا المنهج: التأكد من أنه قائم على المشاريع العملية وأنه يتضمن اختبارات متكررة. بالإضافة إلى ذلك، يتضمن هذا المنهج موضوعًا موحدًا ليعطيه ترابطًا.

من خلال ضمان توافق المحتوى مع المشاريع، تصبح العملية أكثر تشويقًا للطلاب ويتعزز حفظ المفاهيم. بالإضافة إلى ذلك، اختبار منخفض المخاطر قبل الدرس يحدد نية الطالب لتعلم موضوع، في حين اختبار آخر بعد المحاضرة يضمن تقييمًا إضافيًا للحفظ. تم تصميم هذا المنهج ليكون مرنًا وممتعًا ويمكن أخذه ككل أو جزئيًا. تبدأ المشاريع صغيرة وتزداد تعقيدًا في نهاية دورة الـ 12 أسبوعًا. كما يتضمن هذا المنهج خاتمة حول تطبيقات تعلم الآلة في العالم الحقيقي، والتي يمكن استخدامها كرصيد إضافي أو كأساس للنقاش.

اطلع على مدونة السلوك، كيفية المساهمة، الترجمة، وحل المشكلات. نرحب بملاحظاتكم البناءة!

يتضمن كل درس

• ملاحظات رسمية اختيارية
• فيديو تكميلي اختياري
• فيديو شرح (بعض الدروس فقط)
• اختبار تسخين قبل المحاضرة
• درس مكتوب
• للدروس المعتمدة على المشاريع، دلائل خطوة بخطوة لبناء المشروع
• اختبارات معرفة
• تحدي
• قراءة مكملة
• مهمة
• اختبار بعد المحاضرة

ملاحظة حول اللغات: معظم هذه الدروس مكتوبة بلغة بايثون، لكن العديد منها متوفر أيضًا بلغة R. لإكمال درس R، انتقل إلى مجلد /solution وابحث عن دروس R. تحتوي على امتداد .rmd الذي يمثل ملف R Markdown، والذي يمكن تعريفه ببساطة على أنه تضمين لـ كتل الأكواد (بلغة R أو لغات أخرى) ورأس YAML (الذي يوجه كيفية تنسيق المخرجات مثل PDF) في وثيقة Markdown. لذلك، يعد إطار عمل مثالي في التأليف لعلوم البيانات، لأنه يسمح لك بدمج شفرتك ومخرجاتها وأفكارك من خلال كتابتها في Markdown. علاوة على ذلك، يمكن تحويل مستندات R Markdown إلى صيغ مخرجات مثل PDF أو HTML أو Word. ملاحظة حول الاختبارات: جميع الاختبارات موجودة في مجلد تطبيق الاختبار، بإجمالي 52 اختبارًا، كل واحد منها يحتوي على ثلاثة أسئلة. وهي مرتبطة من داخل الدروس، ولكن يمكن تشغيل تطبيق الاختبار محليًا؛ اتبع التعليمات في مجلد quiz-app لاستضافته محليًا أو نشره على Azure.

رقم الدرس	الموضوع	تجميع الدروس	أهداف التعلم	الدرس المرتبط	المؤلف
01	مقدمة في تعلم الآلة	مقدمة	تعلّم المفاهيم الأساسية وراء تعلم الآلة	درس	محمد
02	تاريخ تعلم الآلة	مقدمة	تعرّف على التاريخ الكامن وراء هذا المجال	درس	جن وآمي
03	العدالة وتعلم الآلة	مقدمة	ما هي القضايا الفلسفية الهامة حول العدالة التي يجب على الطلاب النظر فيها عند بناء وتطبيق نماذج تعلم الآلة؟	درس	تومومي
04	تقنيات تعلم الآلة	مقدمة	ما هي التقنيات التي يستخدمها الباحثون في تعلم الآلة لبناء النماذج؟	درس	كريس وجن
05	مقدمة في الانحدار	انحدار	ابدأ باستخدام بايثون وScikit-learn لنماذج الانحدار	بايثون • R	جن • إريك وانجاو
06	أسعار القرع في أمريكا الشمالية 🎃	انحدار	تصور ونظف البيانات تحضيرًا لتعلم الآلة	بايثون • R	جن • إريك وانجاو
07	أسعار القرع في أمريكا الشمالية 🎃	انحدار	بناء نماذج انحدار خطية ومتعددة الحدود	بايثون • R	جن ودمتري • إريك وانجاو
08	أسعار القرع في أمريكا الشمالية 🎃	انحدار	بناء نموذج انحدار لوجستي	بايثون • R	جن • إريك وانجاو
09	تطبيق ويب 🔌	تطبيق ويب	بناء تطبيق ويب لاستخدام النموذج المدرب	بايثون	جن
10	مقدمة في التصنيف	تصنيف	تنظيف، التحضير، وتصوير بياناتك؛ مقدمة في التصنيف	بايثون • R	جن وكاسي • إريك وانجاو
11	المأكولات الآسيوية والهندية اللذيذة 🍜	تصنيف	مقدمة إلى المصنّفات	بايثون • R	جن وكاسي • إريك وانجا
12	المأكولات الآسيوية والهندية اللذيذة 🍜	تصنيف	المزيد من المصنّفات	بايثون • R	جن وكاسي • إريك وانجا
13	المأكولات الآسيوية والهندية اللذيذة 🍜	تصنيف	بناء تطبيق ويب للتوصية باستخدام النموذج	بايثون	جن
14	مقدمة في التجميع	تجميع	تنظيف، التحضير، وتصوير بياناتك؛ مقدمة في التجميع	بايثون • R	جن • إريك وانجاو
15	استكشاف الأذواق الموسيقية النيجيرية 🎧	تجميع	استكشاف طريقة تجميع K-Means	بايثون • R	جن • إريك وانجا
16	مقدمة في معالجة اللغة الطبيعية ☕️	معالجة اللغة الطبيعية	تعلّم الأساسيات حول معالجة اللغة الطبيعية من خلال بناء روبوت بسيط	بايثون	ستيفن
17	المهام الشائعة في معالجة اللغة الطبيعية ☕️	معالجة اللغة الطبيعية	تعميق معرفتك بمعالجة اللغة الطبيعية من خلال فهم المهام الشائعة المطلوبة عند التعامل مع تراكيب اللغة	بايثون	ستيفن
18	الترجمة وتحليل المشاعر ♥️	معالجة اللغة الطبيعية	الترجمة وتحليل المشاعر مع جين أوستن	بايثون	ستيفن
19	الفنادق الرومانسية في أوروبا ♥️	معالجة اللغة الطبيعية	تحليل المشاعر من خلال مراجعات الفنادق 1	بايثون	ستيفن
20	الفنادق الرومانسية في أوروبا ♥️	معالجة اللغة الطبيعية	تحليل المشاعر من خلال مراجعات الفنادق 2	بايثون	ستيفن
21	مقدمة في التنبؤ بالسلاسل الزمنية	السلاسل الزمنية	مقدمة في التنبؤ بالسلاسل الزمنية	بايثون	فرانسيسكا
22	⚡️ استخدام الطاقة العالمية ⚡️ - التنبؤ بالسلاسل الزمنية مع ARIMA	السلاسل الزمنية	التنبؤ بالسلاسل الزمنية مع ARIMA	بايثون	فرانسيسكا
23	⚡️ استخدام الطاقة العالمية ⚡️ - التنبؤ بالسلاسل الزمنية مع SVR	السلاسل الزمنية	التنبؤ بالسلاسل الزمنية مع دعم ناقلات الانحدار	بايثون	أنيربان
24	مقدمة في التعلم المعزز	التعلم المعزز	مقدمة في التعلم المعزز باستخدام التعلم بواسطة Q	بايثون	دميتري
25	ساعد بيتر على تجنب الذئب! 🐺	التعلم المعزز	صالة التعلم المعزز Gym	بايثون	دميتري
خاتمة	تطبيقات وسيناريوهات تعلم الآلة الواقعية	ML in the Wild	تطبيقات مثيرة ومكشوفة لتعلم الآلة الكلاسيكي في العالم الحقيقي	درس	الفريق
خاتمة	تصحيح أخطاء النماذج في تعلم الآلة باستخدام لوحة RAI	ML in the Wild	تصحيح أخطاء النماذج في تعلم الآلة باستخدام مكونات لوحة ذكية مسؤولة	درس	روث ياكوبو

اعثر على جميع الموارد الإضافية لهذه الدورة في مجموعة Microsoft Learn الخاصة بنا

الوصول دون اتصال

يمكنك تشغيل هذا التوثيق دون اتصال باستخدام Docsify. قم بعمل فورك لهذا المستودع، وقم بـ تثبيت Docsify على جهازك المحلي، ثم في المجلد الجذر لهذا المستودع، اكتب docsify serve. سيتم تشغيل الموقع على المنفذ 3000 على مضيفك المحلي: localhost:3000.

ملفات PDF

تعثر على نسخة PDF من المنهج الدراسي مع الروابط هنا.

🎒 دورات أخرى

ينتج فريقنا دورات أخرى! تفقد التالي:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agents

---

سلسلة الذكاء الاصطناعي التوليدي

---

التعلم الأساسي

---

سلسلة المساعد

الحصول على المساعدة

إذا واجهت صعوبة أو كانت لديك أي أسئلة حول بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي، انضم إلى المتعلمين الآخرين والمطورين ذوي الخبرة في مناقشات MCP. إنها مجتمع داعم حيث تُرحب الأسئلة ويتم تبادل المعرفة بحرية.

إذا كان لديك ملاحظات على المنتج أو واجهت أخطاء أثناء البناء، قم بزيارة:

---

تنويه:
تمت ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة الآلية Co-op Translator. بالرغم من حرصنا على الدقة، يرجى العلم أن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو معلومات غير دقيقة. يجب اعتبار المستند الأصلي بلغته الأصلية المصدر الرسمي والمعتمد. للمعلومات الحيوية، يُنصح بالاعتماد على الترجمة البشرية المهنية. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسيرات خاطئة ناتجة عن استخدام هذه الترجمة.