▪ تأسيس قوي في Python لتطبيقات الذكاء الاصطناعي (NumPy, Pandas, Matplotlib).
▪ أساسيات Machine Learning بما يشمل التصنيف والتنبؤ والتجميع.
▪ مقدمة في Deep Learning وبناء أول شبكة عصبية متكاملة.
▪ مشروعات عملية تربط المفاهيم الرياضية بالتطبيق المباشر على بيانات حقيقية.

▪ تأسيس شامل في Excel وتقنيات تحليل البيانات الأساسية.
▪ إنشاء تقارير ولوحات تحكم احترافية باستخدام Power BI من مصادر متعددة.
▪ أساسيات SQL للاستعلام عن قواعد البيانات بكفاءة.
▪ مشروع تخرّج تحليلي متكامل قابل للإضافة إلى ملفك المهني.

▪ مراجعة رياضيات وإحصاء موجهة لعلوم البيانات.
▪ تطوير نماذج تنبؤية وتحسينها باستخدام تقنيات متقدمة.
▪ معالجة بيانات حقيقية وتنظيفها وتجهيزها لعمليات النمذجة.
▪ مشروع End-to-End احترافي من جمع البيانات حتى نشر النموذج.

▪ تجهيز بيانات النصوص (Tokenization, Cleaning, Embeddings).
▪ فهم نماذج Transformers واستخدام LLMs بالعربية والإنجليزية.
▪ بناء Chatbot قادر على فهم محتوى منصتك الأكاديمية.
▪ تطبيق تقنيات GenAI و RAG على مستندات وبيانات فعلية.

▪ أساسيات معالجة الصور (Filtering, Edge Detection, Morphology).
▪ نماذج CNN لتصنيف الصور.
▪ تطبيقات Object Detection و Tracking على الصور والفيديو.
▪ مشروعات عملية مثل التعرف على اللوحات المرورية و اكتشاف المسارات.

▪ تطوير مهارات التحليل المنطقي وتقسيم المشكلات إلى خطوات واضحة.
▪ التدريب على أكثر من طريقة للحل وتقييم كفاءتها من حيث التعقيد.
▪ تطبيقات على تحديات مشابهة لتلك الموجودة في الشركات والمقابلات التقنية.
▪ يعتبر المسار قاعدة تأسيسية قوية قبل التعمّق في تخصصات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.