تغيّر في دفعة 2026/2027: المرحلة الأولى على Cisco NetAcad
- الدورة الأساسية
- مؤكدCisco NetAcad · نحو 6 ساعات، 7 دروس: تعلّم الآلة، والذكاء التوليدي، والرؤية الحاسوبية، وروبوتات المحادثة
- وحدتان إضافيتان مطلوبتان (داخل NetAcad، تحت Content Extensions)
- Intro to Pythonمؤكدتظهر داخل الدورة بعد التفعيل
- Intro to Linear Algebraمؤكدتظهر داخل الدورة بعد التفعيل
تفعيل الحساب
- ابحث في بريدك عن رسالة من noreply@netacad.com
- اختر «Setup password» وأنشئ كلمة المرور من الرسالة الثانية
- ادخل بنفس البريد ووافق على الشروط
مواعيد مهمة
- ابدأ الدورة قبل 11:59 مساءً بتوقيت السعودية يوم 9 نوفمبر 2026، وإلا يُلغى قبولك نهائيًا
- أنهِ الدورة والوحدتين قبل 5 ديسمبر 2026
مواعيد الدفعة (من لقاء كاوست التعريفي)
- المرحلة الأولى: عن بُعد حتى 5 ديسمبر
- اختبار تحديد المستوى: غالبًا 12 ديسمبر، ويُؤكَّد بالبريد
- المرحلة 2: 9 – 14 يناير 2027، من 9 صباحًا إلى 5 عصرًا (مبدئي)
- المرحلة 3: 22 – 27 مارس 2027 (مبدئي)
- الغياب يومًا واحدًا بدون عذر في المراحل الحضورية يعني الاستبعاد
نصيحة من د. محمد الطيب، أحد مدربي المسار: الدورات التي وصلتك هي المصدر الرسمي، ابدأ بها. وإذا أنهيتها مبكرًا، راجع أساسيات التفاضل والاحتمالات لأنها ستقابلك في المراحل التالية.
قائمة الدفعة السابقة على Coursera (للاستعداد)
هذه كانت مقررات المرحلة الأولى في دفعة 2025/2026، وما زالت مفيدة للاستعداد لأن مواضيع Python والرياضيات تتكرر في الاختبارات والمراحل اللاحقة. تطلب الصفحة إكمال أحد مسارين: «Python Basics» أو «Mathematics»، وتنشر هذه الخطة الأسبوعية المقترحة بأسماء المقررات. المقررات من تخصصي Mathematics for ML and Data Science (DeepLearning.AI) وPython 3 Programming (جامعة ميشيغان).
- الأسبوع 1
- رابط مباشرDeepLearning.AI · رياضيات
- رابط مباشرDeepLearning.AI · رياضيات
- الأسبوع 2
- رابط مباشرDeepLearning.AI · رياضيات
- رابط مباشرجامعة ميشيغان · Python
- الأسبوع 3
- رابط مباشرجامعة ميشيغان · Python
- رابط مباشرجامعة ميشيغان · Python
- الأسبوع 4
- رابط مباشرجامعة ميشيغان · Python
- رابط مباشرجامعة ميشيغان · pandas وتحليل البيانات
شكل اختبار تحديد المستوى
تنشر صفحة المسار أمثلة لأسئلة الاختبار: اختيار من متعدد يخلط Python (القوائم، الدوال، الكائنات، pandas) مع الرياضيات (الجبر الخطي، التفاضل، الإحصاء). هذه أسئلة على النمط نفسه، اضغط لترى الإجابة:
في Python: بعد b = a[:] ثم b.append(4)، هل تتغير a؟
لا. التقطيع [:] ينشئ قائمة جديدة مستقلة، فالتعديل على b لا يمس a.
ما ناتج list(zip(["x","y","z"], [1, 2]))؟
[("x", 1), ("y", 2)]، لأن zip يتوقف عند أقصر قائمة.
مصفوفة Hessian لدالة f(x, y) تتكون من ماذا؟
المشتقات الجزئية الثانية للدالة.
معامل الارتباط بين X و Y يساوي −0.85. ماذا يعني؟
علاقة عكسية قوية.
كيف تحسب متوسط Sales لكل Category في pandas؟
df.groupby("Category")["Sales"].mean()
لماذا نحتاج المعادلة المميزة (characteristic equation) لمصفوفة؟
لحساب القيم الذاتية (eigenvalues).
ماذا درست الدفعة السابقة (2026)
من مواقع المقررات الرسمية للأكاديمية على GitHub:
المرحلة 2 · مقدمة (5 أيام)
- أساسيات تعلّم الآلة: إطار العمل، مشاكل البيانات، تقسيمها
- الخوارزميات: الخطية، والمعتمدة على المسافة، والنوى (Kernels)، والأشجار
- التعلّم العميق: الشبكات العصبية، الانتشار العكسي، المُحسِّنات، PyTorch
- التعلّم غير الخاضع للإشراف: K-Means وPCA وt-SNE والـ Autoencoders
- اليوم الخامس: اختبار نهائي
المرحلة 3 · متقدم (2–7 فبراير 2026)
- الشبكات الالتفافية (CNN) والرؤية الحاسوبية: التصنيف والتجزئة واكتشاف الأجسام
- أُقيمت في كاوست، وجامعة الملك عبدالعزيز، وجامعة الملك فهد للبترول والمعادن، وجامعة الأميرة نورة، وجامعة الأمير مقرن، وجامعة أم القرى
- أمسيات من 4 إلى 8 مساءً ثم يومان كاملان، وآخرها اختبار
المرحلة 4 · الصيفي (28 يونيو – 20 أغسطس 2026)
- أسبوعان رؤية حاسوبية: Transformers وViT والتعلّم الذاتي والنماذج الأساسية
- أسبوع للنماذج التوليدية: VAE وGAN وDiffusion
- أسبوعان تعلّم معزز: DQN وPPO وGRPO وRLHF
- ثلاثة أسابيع NLP: النماذج اللغوية الكبيرة، الضبط الدقيق، الوكلاء، الصوت
مصادر إضافية للاستعداد
مستودعات KAUST-Academy على GitHub فيها محاضرات ودفاتر Jupyter من دفعات سابقة. ليست متطلبات قبول.
- 2026 Introduction to AI · مواد المرحلة الثانية
- 2026 Advanced AI · مواد المرحلة الثالثة
- AI Summer 2025 · صيفي 2025، أُقيم في كاوست وجامعة الملك خالد
- 2026 KASP Summer School · مواد البرنامج الصيفي 2026 بالكامل (8 أسابيع)
- Artificial Intelligence Courses · محاضرات ومختبرات
- Mathematics for AI · رياضيات الذكاء الاصطناعي
- Introduction to Python · مقدمة سريعة في Python
- Machine Learning Specialization · Andrew Ng
- Deep Learning Specialization · DeepLearning.AI
