عن هذه الدورة
تطوير الويب الشامل والذكاء الاصطناعي
التطوير المتكامل مع دمج الذكاء الاصطناعي (Full-Stack with AI)
صُممت هذه الدورة للمطورين الراغبين في إتقان تطوير الويب المتكامل (Full-Stack) مع دمج قدرات الذكاء الاصطناعي (AI) في التطبيقات، بما يشمل الواجهات، الخلفية، قواعد البيانات، ونشر المشاريع المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
أهداف الدورة التدريبية (Training Objectives)
- بناء تطبيقات ويب متجاوبة وتفاعلية باستخدام أحدث أطر العمل.
- تطوير أنظمة خلفية آمنة وقابلة للتوسع باستخدام APIs وقواعد البيانات.
- فهم وتطبيق واجهات RESTful و GraphQL APIs.
- دمج نماذج وواجهات الذكاء الاصطناعي (OpenAI, Hugging Face, إلخ) في التطبيقات.
- نشر تطبيقات متكاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي على السحابة.
- تطبيق أفضل ممارسات هندسة البرمجيات والعمل الجماعي.
مخطط الوحدات التدريبية (Course Outline)
الوحدة 1: مقدمة في التطوير المتكامل ودمج الذكاء الاصطناعي
- نظرة عامة على التطوير المتكامل (Front-End, Back-End, Database).
- بنية تطوير الويب الحديثة (MERN / MEAN stack).
- مقدمة عن الذكاء الاصطناعي في هندسة البرمجيات واستخداماته.
الوحدة 2 & 3: تطوير الواجهات الأمامية والخلفية
- الواجهة الأمامية: HTML5, CSS3, JavaScript, Bootstrap/Tailwind, و React.js.
- الخلفية البرمجية: Node.js, Express.js, RESTful APIs, المصادقة (JWT, OAuth)، والأمان.
الوحدة 4: قواعد البيانات وإدارة البيانات
- قواعد البيانات العلائقية وغير العلائقية (MySQL, MongoDB).
- عمليات CRUD وتصميم وتحسين قواعد البيانات.
- ربط الواجهات الأمامية والخلفية بقواعد البيانات.
الوحدة 5 & 6: أساسيات الذكاء الاصطناعي والدمج التطبيقي
- أساسيات AI: التعلم الآلي، النماذج المدربة مسبقاً (OpenAI, Hugging Face)، و NLP.
- الدمج العملي: إضافة روبوتات محادثة، محركات توصيات، تحليل مشاعر، ورؤية حاسوبية.
الوحدة 7 & 8: النشر، السحابة، والمشروع النهائي
- النشر والخدمات: النشر على السحابة (AWS, Vercel)، استخدام Docker و CI/CD.
- المشروع النهائي (Capstone Project): بناء وتطوير تطبيق ويب شامل ومتكامل مدعوم بالذكاء الاصطناعي مع العرض النهائي.
منهج الدورة
1
مقدمة في التطوير المتكامل ودمج الذكاء الاصطناعي
نظرة عامة على التطوير المتكامل (واجهة أمامية، خلفية، وقاعدة بيانات).
بنية تطوير الويب الحديثة (MERN / MEAN stack).
مقدمة عن الذكاء الاصطناعي في هندسة البرمجيات.
حالات استخدام دمج الذكاء الاصطناعي (روبوتات المحادثة، التحليلات، التخصيص).
2
الوحدة 2: تطوير الواجهات الأمامية (Front-End)
أساسيات HTML5, CSS3, و JavaScript.
التصميم المتجاوب وأطر عمل الواجهات (Bootstrap / Tailwind CSS).
مكتبة React.js (المكونات، إدارة الحالة، Hooks).
بناء واجهات مستخدم تفاعلية وديناميكية.
3
تطوير الخلفية البرمجية (Back-End)
أساسيات Node.js و Express.js.
تطوير RESTful APIs.
المصادقة وتفويض الصلاحيات (JWT, OAuth).
معالجة الأخطاء وأفضل ممارسات الأمان.
4
قواعد البيانات وإدارة البيانات
قواعد البيانات العلائقية مقابل غير العلائقية (MySQL, MongoDB).
عمليات CRUD (إنشاء، قراءة، تحديث، حذف).
تصميم وتحسين قواعد البيانات.
ربط الواجهة الأمامية والخلفية بقاعدة البيانات.
5
أساسيات الذكاء الاصطناعي للمطورين
مقدمة في أساسيات التعلم الآلي (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning).
نماذج الذكاء الاصطناعي الجاهزة وواجهاتها (OpenAI, Hugging Face, TensorFlow.js).
أساسيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP).
6
دمج الذكاء الاصطناعي في التطبيقات
إضافة روبوتات محادثة (Chatbots) ذكية لتطبيقات الويب.
بناء نظام توصيات (مثل حالة استخدام التجارة الإلكترونية).
تحليل المشاعر وتصنيف النصوص باستخدام واجهات الذكاء الاصطناعي.
التعرف على الصور ودمج الرؤية الحاسوبية (Computer Vision).
