ENتواصل معناتسجيل الدخول

دبلومة التعلّم العميق

Deep Learning Diploma

من الشبكات الالتفافية إلى Transformers ونشر النماذج

تبدأ بإطار PyTorch، ثم الشبكات الالتفافية (CNN) والتكرارية (RNN و LSTM)، وتنتقل إلى الذكاء التوليدي (VAE و Transformer) ومسائل الرؤية الحاسوبية: التصنيف والتقطيع الدلالي وكشف النقاط والأجسام، ثم محوّلات الرؤية (ViT و DETR) وتكميم النماذج وأنظمة التوصية.

شاهد المحاضرات المجانيةالخطط والأسعار
يدرّسها د. مصطفى سعد إبراهيم
Senior Vision Engineer, NVIDIA
مسار الذكاء الاصطناعيالمستوى: متقدم
120محاضرة
140ساعة
12وحدة مرتّبة
2مشروعان تطبيقيان
محتوى الدبلومة
رسم توضيحي لمحتوى دبلومة التعلّم العميق

شاهد المحاضرات المجانية الآن

دبلومة التعلّم العميق · 3 محاضرات مجانية

سنرسل إليك رابط المحاضرات المجانية فقط.
رسم توضيحي لمحتوى دبلومة التعلّم العميق
تشاهد الآن: المحاضرات المجانية
استعرض المنهج
مخرجات التعلّم

ماذا ستتعلم

  • تبني نماذجك وتدرّبها في PyTorch.
  • تصمّم الشبكات الالتفافية (CNN) وتفهم الالتفاف والحشو والخطوة (Padding, Stride).
  • تبني الشبكات التكرارية (RNN و LSTM) للبيانات المتسلسلة.
  • تحسّن التدريب بـ Dropout و Batch Normalization، وتستخدم Depthwise-Separable و Transposed Convolutions.
  • تفهم الذكاء التوليدي: VAE ومعمارية Transformer والانتباه الذاتي (Self-Attention).
  • تحلّ مسائل الرؤية الحاسوبية: التصنيف والتقطيع الدلالي وكشف النقاط والأجسام (Faster R-CNN و YOLO).
  • تطبّق محوّلات الرؤية (ViT و DETR) وتحلّل أخطاء النموذج (Error Analysis).
  • تكمّم النماذج للنشر (PTQ و QAT و ONNX)، وتتعرّف على أنظمة التوصية، مع مشروع رؤية حاسوبية كامل.
من سيدرّس لك؟
د. مصطفى سعد إبراهيم يتحدث أمام طلاب CSkilledNVIDIA · PhD, SFU
د. مصطفى سعد إبراهيمSenior Vision Engineer, NVIDIA
من سيدرّس لك؟

د. مصطفى سعد إبراهيم

يعمل في الذكاء الاصطناعي منذ 15 عامًا بين البحث والهندسة، ونشر أبحاثًا في مؤتمرَي CVPR وECCV، تجاوز مجموع استشهاداتها 1,000 استشهاد. يدرّس البرمجة منذ عام 2006، وهو صاحب قناة عربية بارزة في البرمجة التنافسية على YouTube، بأكثر من 134 ألف مشترك.

لماذا يدرّس هذه الدبلومة بنفسه

  • يعمل يوميًا على أنظمة رؤية حاسوبية في NVIDIA
  • دكتوراه في الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) من Simon Fraser University
  • نشر أبحاثًا في مؤتمرَي CVPR وECCV، تجاوز مجموع استشهاداتها 1,000 استشهاد
+سنة تدريس
+دورات ودبلومات
+طالب
الملف الكامل للمدرّس
الخارطة التفصيلية للتعلم

المنهج الكامل: 12 وحدة

تتضمن الدبلومة تحديات تطبيقية مع شرح حلولها، ومشروعين تطبيقيين. 3 محاضرات مجانية لتحكم على الشرح قبل أن تقرّر.

01Welcome4 محاضرة
Deep Learning Diploma Details & Q&A
Deep Learning & Framework History
PyTorch Installation
PyTorch Introduction
02PyTorch Framework6 محاضرة
Follow-up Q&A
PyTorch – Continued
PyTorch – Continued (Challenge)
Design Challenge Solution
Follow-up Q&A
Follow-up Q&A
03CNN14 محاضرة
Computer Vision Before DNNs
Convolution Operator – Padding & Stride
Follow-up Q&A
Follow-up Q&A
Convolutional Layer
Convolutional Network (Part 1)
Follow-up Q&A
Follow-up Q&A Discussion on model performance
Convolutional Network (Part 2)
Miscellaneous Topics (Part 1)
Follow-up Q&A: Error Analysis
Miscellaneous Topics (Part 2)
Follow-up Q&A - note about coming math
Follow-up Q&A - Short Discussion on evolving data
04RNN10 محاضرة
RNN (Part 1)
RNN (Part 2)
RNN (Part 3)
Follow-up Q&A
Follow-up Q&A
RNN (Part 4)
LSTM (Part 1)
LSTM (Part 2)
Follow-up Q&A
Follow-up Q&A - Input Validation Discussion
05Project - CV8 محاضرة
Deep Learning Project - CVPR 16
Follow-up Q&A
Follow-up Q&A
Follow-up Q&A
Follow-up Q&A
Follow-up Q&A – ECCV 2018 Paper: Improvements & Analysis
Follow-up Q&A
Follow-up Q&A – High Performance
06More on DNN Basics7 محاضرة
Dropout
Batch Normalization (Part 1)
Batchnorm 2 - discussion on 2 kpi sets
Batchnorm 3
Depthwise-Separable conv - updated
Transposed Conv 1
Transposed Conv 2
07GenAI - VAE5 محاضرة
VAE background
VAE intuitively
VAE insights 1
VAE insights 2
VAE Rigorously
08GenAI - Transformer for NLP11 محاضرة
مجانيةRelationships and Similarity
Fixed and Dynamic Self-Attention
Self-Attention Softmax Issue
Multi-head Self-Attention
Cross Attention - Positional Encoding WHAT
Positional Encoding 1
Positional Encoding
Transformer Architecture
Transformer impl 1
Transformer impl PAD token - resume projects
Non-DL discussion
092D Vision Problems34 محاضرة
Image Classification 1
Image Classification 2
Semantic Segmentation 1 - Intro - Philosophy of science
Semantic Segmentation before DL 2
Semantic Segmentation before DL 3
Semantic Segmentation before DL 4
Side Talks - Deployment Issues - Problem Formulation
Semantic Segmentation 1
Semantic Segmentation 2
Semantic Segmentation Project
Keypoint Detection 1 - intro
Keypoint Detection 2 - Impl - Embedded env gaps
Keypoint Detection 3 - Joints Visibility
Keypoint Detection 4
Keypoint Detection 5
Keypoint Detection 6
Keypoint Detection 7 - Openpose 1
Keypoint Detection 7 - Openpose 2
Keypoint Detection 8
Object Detection intro
Object Detection
Object Detection - Simple Setup
Object Detection - Fast RCNN 1
Object Detection - Fast RCNN 2
Object Detection - Hard Mining
Object Detection - Faster RCNN 1
Object Detection - Faster RCNN 2
Object Detection - Faster RCNN 3
Object Detection - YoloV1
Object Detection - YoloV2
Object Detection - CenterNet
Notes on Error Analysis
Object Detection - FPN
Instance Segmentation - ROI Align
10Vision Transformers7 محاضرة
VIT Transformer
Problem Assignment and GIOU
Insights on CIoU
DETR 1 - Framework
DETR 2 - Loss Part
DETR 3 - Viz and Analysis
DETR 4 - Panoptic
11Model Quantization7 محاضرة
Model Quantization Preliminaries 1
Model Quantization Preliminaries 2
PTQ
ONNX
Fusion and FX
QAT
SQNR
12Recommender Systems5 محاضرة
Recommender 1
Recommender 2
Recommender 3
Recommender 4
Recommender 5
المهارات والأدوات

ما تخرج به من هذه الدبلومة

الأدوات

PythonPyTorchONNX

المفاهيم

CNNRNNLSTMBatch NormalizationVAETransformersSelf-AttentionSemantic SegmentationObject DetectionKeypoint DetectionViTDETRQuantizationRecommender Systems

المتطلبات السابقة

أساسيات الشبكات العصبية (Backpropagation و AutoEncoder) وخبرة جيدة في Python؛ الأفضلية لمن أنهى دبلومة تعلّم الآلة

لماذا CSkilled بدل المصادر المتفرقة؟

مقارنة بين التعلّم من مصادر متفرقة، والتعلّم من منهج واحد متكامل.

المصادر المتفرقة (يوتيوب / دورات عامة / معسكرات)

  • العمق والمنهج: محتوى موزّع بلا ترتيب واضح، فتضيع بين المستويات.
  • الممارسة: مسائل قليلة وغالبًا بلا حلول مشروحة، ومشاريع صغيرة غير مكتملة.
  • المدرّس واللغة: مستوى شرح متفاوت، وكثير منها بالإنجليزية فقط.
  • الدعم والتكلفة: بلا توجيه، وباشتراكات بالدولار أو معسكرات مرتفعة التكلفة.

ماذا تحصل عليه في أكاديمية CSkilled؟

  • العمق والمنهج: 120 محاضرة و140 ساعة في 12 وحدة مرتّبة، تشرح الفكرة قبل استخدام أي أداة جاهزة.
  • الممارسة والمشاريع: مسائل مصحّحة بحلول مشروحة، ومشاريع تطبيقية تجمع ما تعلّمته في عمل متكامل.
  • المدرّس واللغة: شرح بالعربية مع المصطلح الإنجليزي، وست دبلومات يشرحها د. مصطفى سعد، يدرّس البرمجة منذ 20 سنة، مهندس أول رؤية حاسوبية في NVIDIA ودكتوراه في الرؤية الحاسوبية.
  • الدعم والسداد: فريق دعم يجيب عن أسئلتك على واتساب، وتقسيط بدون فوائد حتى 6 أشهر.
آراء طلابنا

تجارب حقيقية من طلاب أكملوا الرحلة

مئات الآراء الموثقة
دبلومة التعلّم العميق
120 محاضرة · 140 ساعة
شاهد المحاضرات المجانيةالخطط والأسعار
الأسعار وطرق السداد

اختر خطة السداد التي تناسبك

بدون فوائد وبدون رسوم خفية. الرقم الكبير هو ما تدفعه اليوم.

هذه الدبلومة هي الرابعة في مسار الذكاء الاصطناعي (4 دبلومات).شاهد المسار
دفعة واحدة

السداد الكامل

تدفع اليوم25,000ج.م
تدفع مرة واحدة، بدون أقساط بعدها
اختر الخطة
الإجمالي: 25,000 ج.م
أقل عدد دفعات 3 أشهر

تقسيط 3 أشهر

دفعة مقدّمة اليوم10,900ج.م
ثم دفعتان شهريتان × 7,050 ج.م
اختر الخطة
الإجمالي: 25,000 ج.م
الأكثر شيوعًا 6 أشهر

تقسيط 6 أشهر

دفعة مقدّمة اليوم8,500ج.م
ثم 5 دفعات شهرية × 3,300 ج.م
اختر الخطة
الإجمالي: 25,000 ج.م
دفعة واحدة

السداد الكامل

تدفع اليوم$500
تدفع مرة واحدة، بدون أقساط بعدها
اختر الخطة
الإجمالي: $500

التقسيط متاح حاليًا بالجنيه المصري فقط. للاستفسار عن التقسيط بالدولار تواصل معنا.

الدفعة المقدّمة عند الاشتراك، ثم الأقساط كل 30 يومًا. بدون فوائد وبدون غرامات تأخير، ويتوقف الوصول مؤقتًا إذا لم يصل القسط خلال 3 أيام من موعده.

إنستابايفوريالبطاقاتبدون فوائدوصول مدى الحياةدفع آمن عبر Paymob

لديك سؤال عن السداد؟ تواصل معنا على واتساب

احكم على الشرح بنفسك

ابدأ بالمحاضرات المجانية اليوم

دبلومة التعلّم العميق: 120 محاضرة و140 ساعة، تبدأ مجانًا وبدون بيانات دفع.

بدون بيانات دفعتقسيط بدون فوائد حتى 6 أشهرشرح بالعربية مع المصطلح الإنجليزي
أسئلة شائعة

أسئلة قبل الاشتراك

ما المتطلبات السابقة لهذه الدبلومة؟

إتقان أساسيات الشبكات العصبية (Backpropagation و AutoEncoder) وخبرة جيدة في Python وبناء المشاريع. الأفضلية لمن أنهى دبلومة تعلّم الآلة.

كم ساعة أحتاج أسبوعيًا؟

من 6 إلى 8 ساعات أسبوعيًا تكفي للتقدّم بثبات. الدراسة ذاتية الإيقاع ويمكن التوفيق بينها وبين الدراسة أو العمل.

هل المحاضرات مسجّلة؟

نعم، مسجّلة بالكامل وتشاهدها في الوقت الذي يناسبك.

ما مدة صلاحية الوصول إلى المحتوى؟

وصول مدى الحياة (Lifetime Access): تشاهد المحتوى في أي وقت دون مدة صلاحية، مع أي تحديثات أو إضافات جديدة للمحتوى مجانًا.

هل أحصل على شهادة؟

نعم، تحصل على شهادة إتمام صادرة من CSkilled وموقّعة من د. مصطفى سعد.

ما طرق السداد المتاحة؟

إنستاباي وفوري والبطاقات البنكية، مع تقسيط حتى 6 أشهر بدون فوائد.

لماذا الشرح بالعربية والمصطلحات بالإنجليزية؟

لتفهم الفكرة بلغتك، وتتعامل مع المراجع وسوق العمل بمصطلحاته.

shieldمبدأ الأكاديمية: لا وعود وظيفية خيالية، بل تأهيل هندسي متين.
هل لديك سؤال؟