شهادة ميسر التعلم الذكي لـMicrosoft Copilot
اليوم، أكملت بنجاح دورة “تعزيز التدريس والتعلم باستخدام Microsoft Copilot” وكانت تجربة تعليمية رائعة ومثرية! ماذا تعلمت في هذه الدورة؟ – استخدام Microsoft Copilot في التدريس لمساعدة المعلمين على توفير تجربة تعليمية أكثر تفاعلية وسهولة.– طرق توظيف الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات وإنشاء محتوى تعليمي مُخصص يلبي احتياجات الطلاب المختلفة.– تحسين إنتاجية المعلم من خلال أتمتة المهام المتكررة مثل إعداد خطط الدروس وتصحيح الواجبات وتلخيص الأبحاث.– استخدام Copilot في البحث والاستكشاف لتعزيز التفكير النقدي والتعلم الذاتي لدى الطلاب. كيف يمكن الاستفادة من هذه المهارات؟ * كمعلمة ومحللة بيانات، يمكنني الآن تحسين جودة التدريس من خلال تخصيص المحتوى التعليمي، وزيادة التفاعل مع الطلاب، وتعزيز تجربة التعلم الرقمية.* Copilot يساعد في توفير الوقت والتركيز على تطوير استراتيجيات تعليمية جديدة بدلاً من الانشغال بالمهام الروتينية.* يُمكن استخدامه في تقديم مصادر موثوقة للطلاب، وتوليد أفكار إبداعية للمشاريع، ودعمهم في عملية البحث والتعلم التعاوني. إضافة جديدة إلى: بصفتي Microsoft Certified: AI Engineer مهندس ذكاء اصطناعي لدى Microsoft، أفرح بإضافة هذه الشهادة إلى مجموعتي المتميزة من الإنجازات، حيث جمعت حتى الآن ما…
عام الإنجاز: ٢٠٢٤ عام التميز والتنوع المهني
بقلب ممتلئ بالفرح والفخر، أشارككم قصة عامٍ كان حافلًا بالتحدي والإصرار، عامٌ أثمر عن حصاد سبع مسارات مهنية متخصصة من أعرق الجامعات والمؤسسات العالمية، جميعها معتمدة من وزارة التعليم. إنه ٢٠٢٤، العام الذي حوَّلتُ فيه شغفي بالتعلم إلى إنجازاتٍ ملموسة، وأثبتُ أن التنوع في المعرفة ليس حاجزًا، بل جسرًا نحو التميز. رحلةٌ عبر عوالم المعرفة لم أكتفِ بمجالٍ واحد، بل اخترت أن أغوص في عوالم متنوعة، كل منها يكمل الآخر، لبناء مهاراتٍ شاملة تُواكب ثورة الصناعة الرابعة وتحديات المستقبل: ١. الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات: قلب الثورة التكنولوجية انطلقتُ من أساسيات الذكاء الاصطناعي مع IBM وGoogle، وتعمقتُ في هندسة النصوص (Prompt Engineering) والتطبيقات الأخلاقية للذكاء الاصطناعي التوليدي، حتى صرتُ قادرًا على تطوير تطبيقات ذكية باستخدام Python وFlask. لم أنسَ الجانب العملي، فتعلمت تحويل البيانات إلى رؤىً استراتيجية عبر Power BI مع Microsoft، وأتقنت تحليل البيانات الضخمة بأدوات IBM وGoogle. ٢. الأمن السيبراني: حصنُ العالم الرقمي في عالمٍ تتهدده الاختراقات، اكتسبتُ مهارات…
تعلُّم الذكاء الاصطناعي من الصفر إلى الاحتراف
الذكاء الاصطناعي (AI) ليس مجرد موضة تقنية، بل هو مستقبل الصناعات. إذا كنتَ تبدأ من الصفر، فلا تقلق – الرحلة مُثيرة وممكنة بخطوات واضحة. إليك خطة مُجرَّبة مبنية على تجربة شخصية ومصادر عالمية: المرحلة ٠: تهيئة العقلية والأدوات اقرأ واستوعب المفاهيم الأساسية: ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي (AI)، تعلم الآلة (ML)، والتعلم العميق (Deep Learning)؟ كيف تُغيِّر هذه التقنيات العالم؟ (شاهد فيديوهات مبسطة على YouTube Crash Course). أدوات يجب تثبيتها الآن: لغة برمجة: Python (الأكثر استخدامًا في AI). بيئة تطوير: Jupyter Notebook أو Google Colab. إدارة المكتبات: Anaconda. المرحلة ١: بناء الأساسيات ١. الرياضيات الضرورية: لا تهرب من الأرقام! ركّز على:الجبر الخطي (المصفوفات، المتجهات).الإحصاء والاحتمالات (التوزيعات، الانحدار).التفاضل والتكامل (المشتقات، التدرجات). موارد مُوصى بها: كتاب: “Mathematics for Machine Learning” (متوفر مجانًا هنا). دورة: Khan Academy: Linear Algebra. ٢. تعلُّم البرمجة: ابدأ بدورة: Python for Everybody (من جامعة ميشيغان).تدرَّب على مكتبات البيانات مثل: NumPy، Pandas، Matplotlib.مشروع عملي: حلِّل مجموعة بيانات بسيطة (مثل Titanic Dataset). المرحلة ٢: الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة (ML) المستوى الأساسي: دورة: Machine Learning by Andrew Ng (الذهبية للمبتدئين). تعرَّف على الخوارزميات…