1f:I[136834,["/_next/static/immutable/chunks/0x-9rc1bm-510.js","/_next/static/immutable/chunks/22hgxf35ctwa7.js","/_next/static/immutable/chunks/3wzrv_v9svik2.js","/_next/static/immutable/chunks/1u1wjrm4gik14.js","/_next/static/immutable/chunks/0o69qb1urstsc.js","/_next/static/immutable/chunks/1okjuzrx-e0re.js","/_next/static/immutable/chunks/1w0pfjpmwb3i1.js","/_next/static/immutable/chunks/0o4nxkvsqnp-z.js","/_next/static/immutable/chunks/3-7s51ih79alo.js","/_next/static/immutable/chunks/1-_2rz54razfw.js","/_next/static/immutable/chunks/0hcrexuci0lpe.js","/_next/static/immutable/chunks/0x-9uqpbbp9fe.js","/_next/static/immutable/chunks/336y4882uuw2b.js","/_next/static/immutable/chunks/0h1d65eo2-bu8.js","/_next/static/immutable/chunks/1eryhqltb_6ig.js"],"PublicProgramDetailPage"] 23:I[27201,["/_next/static/immutable/chunks/0x-9rc1bm-510.js","/_next/static/immutable/chunks/22hgxf35ctwa7.js","/_next/static/immutable/chunks/3wzrv_v9svik2.js","/_next/static/immutable/chunks/1u1wjrm4gik14.js","/_next/static/immutable/chunks/0o69qb1urstsc.js","/_next/static/immutable/chunks/1okjuzrx-e0re.js","/_next/static/immutable/chunks/1w0pfjpmwb3i1.js","/_next/static/immutable/chunks/0o4nxkvsqnp-z.js","/_next/static/immutable/chunks/3-7s51ih79alo.js","/_next/static/immutable/chunks/1-_2rz54razfw.js","/_next/static/immutable/chunks/0hcrexuci0lpe.js"],"IconMark"] 20:Tab5,

ينقل هذا المستوى المتدرب من استخدام أدوات AI إلى بناء نماذج تعلم الآلة، مع التركيز على Python والبيانات ودورة تطوير النموذج من التجهيز حتى التدريب والتقييم.

ماذا ستتعلم؟

Python كأساس للعمل في الذكاء الاصطناعي.
NumPy وPandas لمعالجة البيانات وتحليلها.
أساسيات الرياضيات والإحصاء اللازمة لتعلم الآلة.
Regression وClassification وClustering.
تقييم النماذج وفهم Overfitting وGeneralization.

المحاور التدريبية

المتغيرات والدوال وهياكل البيانات والمكتبات.
تنظيف البيانات وتحويلها وتحليلها.
المتوسطات والتباين والاحتمالات والمفاهيم الرياضية الأساسية.
Features وLabels وتقسيم البيانات.
التدريب والاختبار واختيار النموذج.
Accuracy وPrecision وRecall ومقاييس التقييم الأساسية.
مبادئ Responsible ML ومقدمة في Deployment.

التطبيق العملي

تجهيز مجموعات بيانات واقعية أو محاكاة.
تدريب عدة نماذج ومقارنة أدائها.
تحليل الأخطاء وتحسين النتائج.

المشروع التطبيقي

بناء نموذج تعلم آلة لمشكلة تصنيف أو تنبؤ، بدءًا من معالجة البيانات وحتى التدريب والتقييم وعرض النتائج.

المخرجات المتوقعة

استخدام Python لمعالجة وتحليل البيانات.
تجهيز البيانات لنماذج تعلم الآلة.
تدريب واختبار نماذج أساسية.
اختيار مقاييس مناسبة وتقييم الأداء.
تفسير النتائج وتوثيق تجربة ML متكاملة.

المتطلبات السابقة

اجتياز المستوى الأول شرط إلزامي.
لا يسمح بالدخول المباشر إلى المستوى الثاني.

الانتقال للمستوى التالي

يتطلب المستوى الثالث اجتياز تطبيقات وتقييمات ومشروع هذا المستوى.

21:T7c0,

This applied level moves learners from using AI tools to building machine learning models, with emphasis on Python, data, and the full model-development workflow from preparation through evaluation.

What You Will Learn

Python for AI and machine learning.
NumPy and Pandas for data processing.
Essential mathematics and statistics for ML.
Regression, classification, and clustering.
Model evaluation, overfitting, and generalization.

Training Modules

Variables, functions, data structures, and libraries.
Data cleaning, transformation, and analysis.
Averages, variance, probability, and essential math concepts.
Features, labels, and dataset splitting.
Training, testing, and model selection.
Accuracy, precision, recall, and core metrics.
Responsible ML principles and deployment introduction.

Practical Work

Prepare realistic or simulated datasets.
Train and compare multiple models.
Analyze errors and improve performance.

Applied Project

Build a machine learning solution for a classification or prediction problem, covering data preparation, training, evaluation, and presentation of results.

Expected Outcomes

Use Python to process and analyze data.
Prepare datasets for machine learning.
Train and test foundational models.
Select suitable evaluation metrics.
Interpret results and document an end-to-end ML experiment.

Prerequisites

Successful completion of Level 1 is mandatory.
Direct entry to Level 2 is not permitted.

Progression Requirement

Level 3 requires successful completion of this level, its assessments, and project.

22:Tab5,

ماذا ستتعلم؟

Python كأساس للعمل في الذكاء الاصطناعي.
NumPy وPandas لمعالجة البيانات وتحليلها.
أساسيات الرياضيات والإحصاء اللازمة لتعلم الآلة.
Regression وClassification وClustering.
تقييم النماذج وفهم Overfitting وGeneralization.

المحاور التدريبية

المتغيرات والدوال وهياكل البيانات والمكتبات.
تنظيف البيانات وتحويلها وتحليلها.
المتوسطات والتباين والاحتمالات والمفاهيم الرياضية الأساسية.
Features وLabels وتقسيم البيانات.
التدريب والاختبار واختيار النموذج.
Accuracy وPrecision وRecall ومقاييس التقييم الأساسية.
مبادئ Responsible ML ومقدمة في Deployment.

التطبيق العملي

تجهيز مجموعات بيانات واقعية أو محاكاة.
تدريب عدة نماذج ومقارنة أدائها.
تحليل الأخطاء وتحسين النتائج.

المشروع التطبيقي

بناء نموذج تعلم آلة لمشكلة تصنيف أو تنبؤ، بدءًا من معالجة البيانات وحتى التدريب والتقييم وعرض النتائج.

المخرجات المتوقعة

استخدام Python لمعالجة وتحليل البيانات.
تجهيز البيانات لنماذج تعلم الآلة.
تدريب واختبار نماذج أساسية.
اختيار مقاييس مناسبة وتقييم الأداء.
تفسير النتائج وتوثيق تجربة ML متكاملة.

المتطلبات السابقة

اجتياز المستوى الأول شرط إلزامي.
لا يسمح بالدخول المباشر إلى المستوى الثاني.

الانتقال للمستوى التالي

يتطلب المستوى الثالث اجتياز تطبيقات وتقييمات ومشروع هذا المستوى.

17:["$","$L1f",null,{"entityType":"course","initialData":{"id":"40455080-2d7c-4658-9131-c613da08726e","course_no":37,"title":"تعلم الآلة التطبيقي","slug":"artificial-intelligence-career-path-level-2","description":"$20","price":450,"duration":"8 أسابيع - 40 ساعة تدريبية","trainer_id":null,"backup_trainer_id":null,"hall_id":null,"is_published":true,"created_at":"2026-08-19T02:58:50.869606+00:00","title_en":"Applied Machine Learning","title_ar":"تعلم الآلة التطبيقي","slug_en":null,"slug_ar":null,"description_en":"$21","description_ar":"$22","category_en":"Artificial Intelligence","category_ar":"الذكاء الاصطناعي","level_en":"Level 2 - Applied","level_ar":"المستوى الثاني - تطبيقي","capacity":null,"start_date":null,"end_date":null,"language":null,"thumbnail_url":"https://qcqeegcggbyrwafdzfew.supabase.co/storage/v1/object/public/images/courses/course-artificial-intelligence-career-path-level-2-1787176875925-1.webp","resources":{"registration_template":{"mode":"custom","fields":[{"id":"57d6a6e5-4ce9-477e-886a-ca5664a9fa62","type":"single_select","help_ar":"","help_en":"","options":[{"id":"94c7083c-60ac-4c84-9482-952d4f1f2e56","label_ar":"نعم","label_en":"Yes"},{"id":"9000b2a1-f55e-4573-bc35-bf7d43be8a3c","label_ar":"لا","label_en":"No"}],"label_ar":"هل اجتزت المستوى الأول من هذا المسار؟","label_en":"Have you successfully completed Level 1 of this path?","required":true,"placeholder_ar":"","placeholder_en":""},{"id":"819528c5-87f3-49f9-9849-54d032920358","type":"multi_select","help_ar":"","help_en":"","options":[{"id":"c3794b37-8f9f-40bc-b9bf-005ee062d58d","label_ar":"أساسيات Python","label_en":"Python fundamentals"},{"id":"48804d43-379e-4af5-b9a5-6a659a04c57d","label_ar":"التعامل مع البيانات","label_en":"Working with data"},{"id":"cf436ad3-9f91-420d-a59f-00c47f95cc56","label_ar":"NumPy وPandas","label_en":"NumPy and Pandas"},{"id":"5215e246-55b9-4302-aadb-f97e9950e3cb","label_ar":"مفاهيم Machine Learning الأساسية","label_en":"Basic Machine Learning concepts"},{"id":"7bf5680a-8de5-4b05-b33c-988d20188544","label_ar":"أحتاج إلى مراجعة هذه الأساسيات","label_en":"I need to review these fundamentals"}],"label_ar":"أي من المهارات التالية تستطيع التعامل معها حالياً؟","label_en":"Which of the following skills can you currently work with?","required":true,"placeholder_ar":"","placeholder_en":""},{"id":"7296b89f-9b86-4cc8-9c7a-07da989b5783","type":"multi_select","help_ar":"","help_en":"","options":[{"id":"5ed120b8-32e6-476b-a55d-63a424193e1a","label_ar":"تحليل وتجهيز البيانات","label_en":"Data analysis and preparation"},{"id":"94c300db-ea1c-41a9-a4c4-c29a0da7100f","label_ar":"بناء وتدريب نماذج تعلم الآلة","label_en":"Building and training machine learning models"},{"id":"d1a80771-d71b-4d7e-b40e-7061b6f724b5","label_ar":"تقييم وتحسين أداء النماذج","label_en":"Evaluating and improving model performance"},{"id":"ad2f756c-3292-47ff-9c6f-d985fd7d861d","label_ar":"تنفيذ مشروع تعلم آلة متكامل","label_en":"Complete an end-to-end machine learning project"},{"id":"087aefa6-6cf0-4bd6-96b3-c17960dab388","label_ar":"الاستعداد لهندسة الذكاء الاصطناعي","label_en":"Prepare for AI Engineering"}],"label_ar":"ما المهارات التي ترغب في تطويرها خلال هذا المستوى؟","label_en":"Which skills would you like to develop during this level?","required":true,"placeholder_ar":"","placeholder_en":""},{"id":"22c23427-da90-4d76-b430-e73e2fef7d81","type":"single_select","help_ar":"","help_en":"","options":[{"id":"2d777e55-297e-4be2-abfb-e5519032f8f1","label_ar":"نعم","label_en":"Yes"},{"id":"abf9c21f-b0ad-4b4d-85d7-5957fdf427c0","label_ar":"لا","label_en":"No"}],"label_ar":"هل تمتلك جهاز لابتوب؟","label_en":"Do you own a laptop?","required":true,"placeholder_ar":"","placeholder_en":""},{"id":"2f0e0f31-04e5-47f8-a07c-83554f602c69","type":"short_text","help_ar":"","help_en":"","label_ar":"ما نوع جهاز اللابتوب الذي تمتلكه؟","label_en":"What is the type of your laptop?","required":false,"max_length":100,"placeholder_ar":"مثال: Dell، HP، Lenovo، MacBook","placeholder_en":"e.g. Dell, HP, Lenovo, MacBook"}],"version":1,"intro_ar":"","intro_en":"","base_fields":{"email":{"enabled":true,"label_ar":"البريد الإلكتروني","label_en":"Email","required":false,"placeholder_ar":"البريد الإلكتروني","placeholder_en":"Email address"},"notes":{"enabled":true,"label_ar":"ملاحظات","label_en":"Notes","required":false,"placeholder_ar":"أضف أي ملاحظة مهمة","placeholder_en":"Add any important note"},"phone":{"enabled":true,"label_ar":"الهاتف","label_en":"Phone","required":true,"placeholder_ar":"رقم الهاتف","placeholder_en":"Phone number"},"full_name":{"enabled":true,"label_ar":"الاسم الكامل","label_en":"Full name","required":true,"placeholder_ar":"اكتب الاسم الكامل","placeholder_en":"Enter full name"}},"media_gallery":{"images":[],"videos":[]},"submit_label_ar":"","submit_label_en":""}},"tags_en":["Machine Learning","Python and Data","Model Evaluation"],"tags_ar":["تعلم الآلة","Python وتحليل البيانات","تقييم النماذج"],"start_time":null,"end_time":null,"course_days":[],"venue_ar":null,"venue_en":null,"course_group_id":"cc93e9b6-d55c-430c-8d77-3fe5c3acf8f3","batch_no":1,"pricing_mode":"fixed","session_duration":null,"attendance_mode":"onsite","catalog_description_ar":"

انتقل من استخدام الذكاء الاصطناعي إلى بناء النماذج باستخدام Python والبيانات وتعلم الآلة، وتعلّم تجهيز البيانات والتدريب والتقييم عبر مشروع تطبيقي متكامل.

","catalog_description_en":"

Move from AI usage to hands-on machine learning with Python, data preparation, model training, evaluation, and an end-to-end applied ML project.

","registration_status":"open","registration_availability":"registration","active_registrations_count":0,"remaining_capacity":null},"initialCourseBatches":["$17:props:initialData"],"courseGroupId":"cc93e9b6-d55c-430c-8d77-3fe5c3acf8f3","initialLocale":"ar"}] 1a:null 1e:[["$","title","0",{"children":"تعلم الآلة التطبيقي | المحور الرقمي"}],["$","meta","1",{"name":"description","content":"انتقل من استخدام الذكاء الاصطناعي إلى بناء النماذج باستخدام Python والبيانات وتعلم الآلة، وتعلّم تجهيز البيانات والتدريب والتقييم عبر مشروع تطبيقي متكامل."}],["$","link","2",{"rel":"canonical","href":"https://digitalhub.ly/courses/artificial-intelligence-career-path-level-2"}],["$","link","3",{"rel":"alternate","hrefLang":"ar","href":"https://digitalhub.ly/courses/artificial-intelligence-career-path-level-2"}],["$","link","4",{"rel":"alternate","hrefLang":"en","href":"https://digitalhub.ly/en/courses/artificial-intelligence-career-path-level-2"}],["$","link","5",{"rel":"alternate","hrefLang":"x-default","href":"https://digitalhub.ly/courses/artificial-intelligence-career-path-level-2"}],["$","meta","6",{"property":"og:title","content":"تعلم الآلة التطبيقي | المحور الرقمي"}],["$","meta","7",{"property":"og:description","content":"انتقل من استخدام الذكاء الاصطناعي إلى بناء النماذج باستخدام Python والبيانات وتعلم الآلة، وتعلّم تجهيز البيانات والتدريب والتقييم عبر مشروع تطبيقي متكامل."}],["$","meta","8",{"property":"og:url","content":"https://digitalhub.ly/courses/artificial-intelligence-career-path-level-2"}],["$","meta","9",{"property":"og:site_name","content":"المحور الرقمي | Digital Hub"}],["$","meta","10",{"property":"og:locale","content":"ar_LY"}],["$","meta","11",{"property":"og:image","content":"https://qcqeegcggbyrwafdzfew.supabase.co/storage/v1/object/public/images/courses/course-artificial-intelligence-career-path-level-2-1787176875925-1.webp"}],["$","meta","12",{"property":"og:image:alt","content":"تعلم الآلة التطبيقي"}],["$","meta","13",{"property":"og:locale:alternate","content":"en_US"}],["$","meta","14",{"property":"og:type","content":"website"}],["$","meta","15",{"name":"twitter:card","content":"summary_large_image"}],["$","meta","16",{"name":"twitter:title","content":"تعلم الآلة التطبيقي | المحور الرقمي"}],["$","meta","17",{"name":"twitter:description","content":"انتقل من استخدام الذكاء الاصطناعي إلى بناء النماذج باستخدام Python والبيانات وتعلم الآلة، وتعلّم تجهيز البيانات والتدريب والتقييم عبر مشروع تطبيقي متكامل."}],["$","meta","18",{"name":"twitter:image","content":"https://qcqeegcggbyrwafdzfew.supabase.co/storage/v1/object/public/images/courses/course-artificial-intelligence-career-path-level-2-1787176875925-1.webp"}],["$","link","19",{"rel":"shortcut icon","href":"/logo.ico"}],["$","link","20",{"rel":"icon","href":"/favicon.ico?favicon.14wc6v3o6id3l.ico","sizes":"256x256","type":"image/x-icon"}],["$","link","21",{"rel":"icon","href":"/logo.ico"}],["$","link","22",{"rel":"apple-touch-icon","href":"/apple-touch-icon.png"}],["$","$L23","23",{}]]