README.md

🌐 دعم متعدد اللغات

مدعوم عبر إجراء GitHub (آلي & دائم التحديث)

Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

تفضل الاستنساخ محليًا؟

هذا المستودع يتضمن ترجمات بأكثر من 50 لغة مما يزيد بشكل كبير من حجم التحميل. للاستنساخ بدون الترجمات، استخدم التحقق الانتقائي:

باش / macOS / لينوكس:

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'

CMD (ويندوز):

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 بتحميل أسرع بكثير.

انضم إلى مجتمعنا

لدينا سلسلة "تعلم مع الذكاء الاصطناعي" مستمرة على Discord، تعرف أكثر وانضم إلينا على سلسلة التعلم مع الذكاء الاصطناعي في الفترة من 18 إلى 30 سبتمبر 2025. ستحصل على نصائح وحيل لاستخدام GitHub Copilot في علوم البيانات.

تعلم الآلة للمبتدئين - منهج دراسي

🌍 سافر حول العالم بينما نستكشف تعلم الآلة عبر ثقافات العالم 🌍

يسعد دعاة الحوسبة السحابية في مايكروسوفت أن يقدموا منهجًا دراسيًا مكونًا من 12 أسبوعًا و26 درسًا حول تعلم الآلة. في هذا المنهج، ستتعلم ما يسمى أحيانًا تعلم الآلة الكلاسيكي، باستخدام مكتبة Scikit-learn بشكل أساسي وتجنب التعلم العميق، الذي يُغطى في منهجنا الذكاء الاصطناعي للمبتدئين. كما يمكنك الجمع بين هذه الدروس ومنهجنا 'علوم البيانات للمبتدئين'!

سافر معنا حول العالم بينما نطبق هذه التقنيات الكلاسيكية على بيانات من مناطق مختلفة من العالم. يتضمن كل درس اختبارات قبل وبعد الدرس، تعليمات مكتوبة لإكمال الدرس، حل، مهمة، وأكثر. منهجيتنا القائمة على المشاريع تسمح لك بالتعلم أثناء البناء، وهي طريقة مثبتة لتثبيت المهارات الجديدة.

✍️ شكر خاص لمؤلفينا جين لوبر، ستيفن هول، فرانسيسكا لازيري، تومومي إيمورا، كاسي بريفيو، ديمتري سوشنيكوف، كريس نورينغ، أنيربان موخرجي، أورنيلا ألتونيان، راث ياكوبو وآمي بويد

🎨 شكر كذلك لرسامينا تومومي إيمورا، داساني ماديبالي، وجين لوبر

🙏 شكر خاص 🙏 لمؤلفي، مراجعي، ومساهمي المحتوى من سفراء مايكروسوفت الطلاب، وخصوصًا ريشيت داغلي، محمد سكيب خان إينان، روهان راج، ألكسندرو بيتريسكو، أبيشيك جيسوال، ناورين تاباسوم، إيوان سامويلا، وسنيغدا أجروال

🤩 شكر إضافي لسفراء مايكروسوفت الطلاب إريك وانجاو، جيسلين سوندي، وفيدوشي جوبتا على دروس R!

بدء الاستخدام

اتبع الخطوات التالية:

1. انشئ فرعًا من المستودع: اضغط على زر "Fork" في الزاوية اليمنى العليا من هذه الصفحة.
2. انسخ 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 إلى مساعدة؟ تحقق من دليل استكشاف الأخطاء وإصلاحها لحلول للمشكلات الشائعة في التثبيت، الإعداد، وتشغيل الدروس.

الطلاب، لاستخدام هذا المنهج، أنشئ فرعًا من المستودع بالكامل إلى حساب GitHub الخاص بك وأكمل التمارين بنفسك أو مع مجموعة:

• ابدأ باختبار تمهيدي قبل المحاضرة.
• اقرأ المحاضرة وأكمل الأنشطة، توقف وفكر عند كل نقطة تحقق معرفي.
• حاول إنشاء المشاريع بفهم الدروس بدلاً من تشغيل شفرة الحل مباشرة؛ رغم أن الشفرة متوفرة في مجلدات /solution في كل درس موجه للمشاريع.
• خذ اختبار ما بعد المحاضرة.
• أكمل التحدي.
• أكمل المهمة.
• بعد إكمال مجموعة دروس، زر لوحة النقاش و"تعلّم علنًا" بملء قائمتك PAT المناسبة. "PAT" هي أداة تقييم تقدم تقوم بملئها لتعزيز تعلمك. يمكنك أيضًا التفاعل مع أدوات تقييم أخرى لنتعلم معًا.

لمزيد من الدراسة، نوصي بمتابعة هذه الوحدات ومسارات التعلم على Microsoft Learn.

المعلمون, لقد قمنا بإضافة بعض الاقتراحات حول كيفية استخدام هذا المنهج.

---

فيديوهات إرشادية

بعض الدروس متوفرة على هيئة فيديوهات قصيرة. يمكنك إيجادها مضمنة داخل الدروس، أو على قائمة تشغيل ML للمبتدئين على قناة Microsoft Developer على YouTube بالنقر على الصورة أدناه.

---

تعرف على الفريق

جيف من تصميم موهيت جيسال

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

---

المنهجية التعليمية

اخترنا مبدأين تربويين أثناء بناء هذا المنهج: التأكد من أنه عملي معتمد على المشاريع، وأنه يتضمن اختبارات متكررة. بالإضافة إلى ذلك، هذا المنهج له موضوع مشترك ليمنحه تماسكًا.

عبر التأكد من توافق المحتوى مع المشاريع، يُصبح التعلم أكثر تفاعلًا للطلاب وتزداد فرص حفظ المفاهيم. أيضًا، اختبار منخفض المخاطر قبل الدرس يوجه نية الطالب نحو تعلم الموضوع، بينما اختبار آخر بعد الدرس يعزز الحفظ. تم تصميم هذا المنهج ليكون مرنًا وممتعًا ويمكن أخذه كاملاً أو جزئيًا. تبدأ المشاريع صغيرة وتزداد تعقيدًا بنهاية الدورة ذات الـ 12 أسبوعًا. يحتوى المنهج أيضًا على خاتمة عن تطبيقات تعلم الآلة في العالم الحقيقي، يمكن استخدامها كتقدير إضافي أو كقاعدة للنقاش.

يمكنك العثور على قواعد السلوك، المساهمة، الترجمة، واستكشاف الأخطاء وإصلاحها. نرحب بملاحظاتكم البناءة!

يتضمن كل درس

• ملاحظات اختيارية بالرسم التخطيطي
• فيديو تكميلي اختياري
• فيديو إرشادي (لبعض الدروس فقط)
• اختبار تمهيدي قبل المحاضرة
• درس مكتوب
• للدروس المعتمدة على المشاريع، أدلة خطوة بخطوة لبناء المشروع
• نقاط تحقق معرفية
• تحدي
• قراءة إضافية
• مهمة
• اختبار ما بعد المحاضرة

ملاحظة حول اللغات: تم كتابة هذه الدروس في الأساس بلغة بايثون، لكن العديد منها متاح أيضًا بلغة R. لإكمال درس بلغة R، انتقل إلى مجلد /solution وابحث عن دروس R. تتضمن هذه الملفات امتداد .rmd الذي يمثل ملف R Markdown والذي يمكن تعريفه ببساطة على أنه تضمين لـ كتل الشيفرة (من R أو لغات أخرى) و رأس YAML (يرشد كيفية تنسيق المخرجات مثل PDF) في وثيقة Markdown. وبذلك، فهو يعمل كإطار تأليف نموذجي لعلم البيانات لأنه يسمح لك بدمج الشيفرة الخاصة بك، ومخرجاتها، وأفكارك عن طريق السماح لك بكتابتها في Markdown. علاوة على ذلك، يمكن تقديم مستندات R Markdown إلى صيغ مخرجات مثل PDF أو HTML أو Word.

ملاحظة حول الاختبارات: جميع الاختبارات موجودة في مجلد تطبيق الاختبار، ويتضمن ذلك 52 اختبارًا بإجمالي ثلاثة أسئلة لكل اختبار. ترتبط هذه الاختبارات من داخل الدروس، لكن يمكن تشغيل تطبيق الاختبار محليًا؛ اتبع التعليمات في مجلد quiz-app للاستضافة أو النشر المحلي على أزور.

رقم الدرس	الموضوع	تجميع الدرس	أهداف التعلم	الدرس المرتبط	المؤلف
01	مقدمة في تعلم الآلة	مقدمة	تعلّم المفاهيم الأساسية وراء تعلم الآلة	درس	محمد
02	تاريخ تعلم الآلة	مقدمة	تعلّم التاريخ الكامن وراء هذا المجال	درس	جن وآمي
03	العدالة وتعلم الآلة	مقدمة	ما هي القضايا الفلسفية المهمة حول العدالة التي يجب على الطلاب أخذها بعين الاعتبار عند بناء وتطبيق نماذج تعلم الآلة؟	درس	تومومي
04	تقنيات تعلم الآلة	مقدمة	ما هي التقنيات التي يستخدمها باحثو تعلم الآلة لبناء نماذج التعلم؟	درس	كريس وجن
05	مقدمة في الانحدار	انحدار	ابدأ بتعلم بايثون و Scikit-learn لنماذج الانحدار	بايثون • R	جن • إريك وانجاو
06	أسعار اليقطين في أمريكا الشمالية 🎃	انحدار	تصور وتنظيف البيانات تحضيرًا لتعلم الآلة	بايثون • R	جن • إريك وانجاو
07	أسعار اليقطين في أمريكا الشمالية 🎃	انحدار	بناء نماذج الانحدار الخطي والمتعدد الحدود	بايثون • R	جن وديمتري • إريك وانجاو
08	أسعار اليقطين في أمريكا الشمالية 🎃	انحدار	بناء نموذج انحدار لوجستي	بايثون • R	جن • إريك وانجاو
09	تطبيق ويب 🔌	تطبيق ويب	بناء تطبيق ويب لاستخدام نموذجك المدرب	بايثون	جن
10	مقدمة في التصنيف	تصنيف	تنظيف وتحضير وتصوير بياناتك؛ مقدمة في التصنيف	بايثون • R	جن وكاسي • إريك وانجاو
11	المطابخ اللذيذة الآسيوية والهندية 🍜	تصنيف	مقدمة إلى المصنفات	بايثون • R	جن وكاسي • إريك وانجاو
12	المطابخ اللذيذة الآسيوية والهندية 🍜	تصنيف	المزيد من المصنفات	بايثون • R	جن وكاسي • إريك وانجاو
13	المطابخ اللذيذة الآسيوية والهندية 🍜	تصنيف	بناء تطبيق ويب توصية باستخدام نموذجك	بايثون	جن
14	مقدمة في التجميع	تجميع	تنظيف وتحضير 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 وانجاو
16	مقدمة في معالجة اللغة الطبيعية ☕️	معالجة اللغة الطبيعية	تعلّم أساسيات معالجة اللغة الطبيعية ببناء بوت بسيط	بايثون	ستيفن
17	المهام الشائعة في معالجة اللغة الطبيعية ☕️	معالجة اللغة الطبيعية	تعميق معرفتك بمعالجة اللغة الطبيعية من خلال فهم المهام الشائعة عند التعامل مع تراكيب اللغة	بايثون	ستيفن
18	الترجمة وتحليل المشاعر ♥️	معالجة اللغة الطبيعية	الترجمة وتحليل المشاعر مع جاين أوستن	بايثون	ستيفن
19	الفنادق الرومانسية في أوروبا ♥️	معالجة اللغة الطبيعية	تحليل المشاعر مع مراجعات الفنادق 1	بايثون	ستيفن
20	الفنادق الرومانسية في أوروبا ♥️	معالجة اللغة الطبيعية	تحليل المشاعر مع مراجعات الفنادق 2	بايثون	ستيفن
21	مقدمة في التنبؤ بالسلاسل الزمنية	سلاسل زمنية	مقدمة في التنبؤ بالسلاسل الزمنية	بايثون	فرانسيسكا
22	⚡️ استهلاك الطاقة العالمية ⚡️ - التنبؤ بالسلاسل الزمنية باستخدام ARIMA	سلاسل زمنية	التنبؤ بالسلاسل الزمنية باستخدام ARIMA	بايثون	فرانسيسكا
23	⚡️ استهلاك الطاقة العالمية ⚡️ - التنبؤ بالسلاسل الزمنية باستخدام SVR	سلاسل زمنية	التنبؤ بالسلاسل الزمنية باستخدام الانحدار الناقل الدعم	بايثون	أنيربان
24	مقدمة في التعلم التعزيزي	التعلم التعزيزي	مقدمة في التعلم التعزيزي باستخدام التعلم Q	بايثون	ديمتري
25	ساعد بيتر في تجنب الذئب! 🐺	التعلم التعزيزي	التعلم التعزيزي في الجيم	بايثون	ديمتري
خاتمة	سيناريوهات وتطبيقات تعلم الآلة في العالم الحقيقي	تعلم الآلة في العالم الحقيقي	تطبيقات تعلم الآلة الكلاسيكية المثيرة والمفيدة في العالم الحقيقي	درس	الفريق
خاتمة	تصحيح نماذج تعلم الآلة باستخدام لوحة معلومات RAI	تعلم الآلة في العالم الحقيقي	تصحيح نماذج تعلم الآلة باستخدام مكونات لوحة معلومات الذكاء الاصطناعي المسؤولة	درس	روث ياكوبو

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

الوصول دون اتصال

يمكنك تشغيل هذا التوثيق دون اتصال باستخدام Docsify. انسخ هذا المستودع، قم بتثبيت Docsify على جهازك المحلي، ثم في مجلد الجذر لهذا المستودع، اكتب docsify serve. سيتم تقديم الموقع على المنفذ 3000 على جهازك المحلي: localhost:3000.

ملفات PDF

اعثر على ملف PDF للمنهج مع الروابط هنا.

🎒 دورات أخرى

ينتج فريقنا دورات أخرى! اطلع على:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agents

---

سلسلة الذكاء الاصطناعي التوليدي

---

التعلم الأساسي

---

سلسلة المساعد البرمجي Copilot

الحصول على المساعدة

إذا واجهت مشكلة أو كان لديك أي أسئلة حول بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي، انضم إلى المتعلمين الآخرين والمطورين ذوي الخبرة في مناقشات حول MCP. إنها مجتمع داعم حيث تُرحب بالأسئلة ويُشارك المعرفة بحرية.

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

نصائح تعلم إضافية

• راجع دفاتر الملاحظات بعد كل درس لفهم أفضل.
• تدرب على تنفيذ الخوارزميات بنفسك.
• استكشف مجموعات بيانات العالم الحقيقي باستخدام المفاهيم التي تعلمتها.

---

إخلاء المسؤولية: تمت ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة الآلية Co-op Translator. بينما نسعى لتحقيق الدقة، يرجى العلم بأن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو عدم دقة. يجب اعتبار المستند الأصلي بلغته الأصلية المصدر الرسمي والموثوق. للمعلومات الحساسة أو الهامة، يُنصح بالاستعانة بالترجمة البشرية المهنية. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسيرات خاطئة ناتجة عن استخدام هذه الترجمة.