لماذا 90 يومًا؟
ثلاثة أشهر هي الفترة المثالية لتعلم أساسيات AI وبناء مشاريع حقيقية. هذه الخطة مصممة لمن يستطيع تخصيص 2-3 ساعات يوميًا، وتركز على التعلم العملي بدلاً من النظري فقط.
الشهر الأول: الأساسيات (الأيام 1-30)
الأسبوع 1-2: Python والرياضيات
- Python: الأساسيات، Data Types، Loops، Functions، OOP
- NumPy & Pandas: معالجة البيانات والمصفوفات
- الرياضيات: Linear Algebra أساسيات، Matrices، Vectors
- الإحصاء: Mean، Median، Standard Deviation، Probability
مصادر: Kaggle Learn (Python)، Khan Academy (Math)، NumPy Documentation
الأسبوع 3-4: Machine Learning الأساسي
- مفاهيم ML: Supervised vs Unsupervised، Training vs Testing
- Scikit-learn: Linear Regression، Logistic Regression، Decision Trees
- التقييم: Accuracy، Precision، Recall، F1-Score، Confusion Matrix
- مشروع: بناء نموذج تنبؤ سعر المنزل (House Price Prediction)
مصادر: Andrew Ng ML Course، Scikit-learn Docs، Kaggle Competitions
الشهر الثاني: Deep Learning (الأيام 31-60)
الأسبوع 5-6: Neural Networks الأساسية
- TensorFlow/PyTorch: اختر واحد وركز عليه (أنصح PyTorch)
- Neural Networks: Perceptrons، Layers، Activation Functions
- التدريب: Forward Pass، Backpropagation، Gradient Descent
- مشروع: MNIST Handwritten Digits Classification (98%+ accuracy)
الأسبوع 7-8: Computer Vision
- CNNs: Convolutional Layers، Pooling، Feature Maps
- معماريات: LeNet، AlexNet، VGG، ResNet
- Transfer Learning: استخدام نماذج مدربة مسبقاً
- مشروع: Image Classifier (Dogs vs Cats، أو Plant Disease Detection)
مصادر: Fast.ai، CS231n Stanford، PyTorch Tutorials
الشهر الثالث: التخصص والمشاريع (الأيام 61-90)
الأسبوع 9-10: اختر تخصصك
🖼️ Computer Vision
- • Object Detection (YOLO)
- • Image Segmentation
- • Face Recognition
💬 NLP
- • Text Classification
- • Sentiment Analysis
- • Transformers & BERT
الأسبوع 11-12: مشروع نهائي متكامل
بناء مشروع من الصفر للنهاية يمكن إضافته لـ Portfolio:
- جمع أو إنشاء Dataset خاص
- تصميم وتدريب النموذج مع Hyperparameter Tuning
- بناء واجهة بسيطة (Streamlit أو Gradio)
- نشر المشروع على GitHub مع Documentation
- Deploy على Hugging Face Spaces أو Streamlit Cloud
نصائح للنجاح
- •الممارسة اليومية: حتى لو 30 دقيقة فقط، المهم الاستمرارية
- •اكتب الكود بنفسك: لا تنسخ والصق، اكتب كل سطر لتفهمه
- •شارك تقدمك: LinkedIn، Twitter، أو Blog شخصي
- •انضم لمجتمعات: Kaggle، Reddit r/MachineLearning، Discord Servers
- •لا تستسلم: الأخطاء جزء من التعلم، كل خبير كان مبتدئًا
ماذا بعد الـ 90 يومًا؟
بعد إتمام هذه الخطة، ستكون قادرًا على:
- ✅ فهم أساسيات ML و Deep Learning
- ✅ بناء وتدريب نماذج بنفسك
- ✅ حل مشاكل حقيقية باستخدام AI
- ✅ البدء في التقديم على وظائف Junior AI
الخطوة التالية: تخصص أكثر، شارك في مسابقات Kaggle، ابن Portfolio قوي، وتعلم MLOps للنشر الاحترافي.