كورس Karpathy في الـ neural networks من الصفر إلى الاحتراف: هل يكفي أن تعرف استدعاء الـ API لتُسمّى مهندسًا في عصر الذكاء الاصطناعي

الجواب الصادم من تجارب التوظيف الحديثة هو: (لا.)

فالمهارات السطحية تنهار عند أول سؤال هندسي جوهري، بينما يبرز التميز الحقيقي حين يفهم المهندس ما يجري في الكواليس، ويدرك كيف تُبنى الخوارزميات خطوة بخطوة ؛؛

لماذا يُعدّ كورس Karpathy نقطة تحوّل حقيقية 👇

✴️ لأنّه لا يقدّم تعلما نظريًا جامدًا، بل يقودك في رحلة عميقة تبدأ من بناء محرك Autograd مصغر (Micrograd) وصولًا إلى تشييد مكونات GPT باستخدام NumPy.
✴️ لا “سحر” هنا بل أكواد حيّة، وأخطاء مقصودة للتعلّطم منها، وشرح تفصيلي لآلية الـ backpropagation خطوة بخطوة.

[ إنه النوع من الفهم الذي لا يُنسى، بل يُرافقك طوال مسيرتك المهنية.]

ما الذي ستتعلّمه عمليًا 📢

✴️ كيف تُبنى الحسابات التراكمية والرسوم البيانية للحساب (Computation Graph).

✴️ كيف يعمل الانحدار التدرجي (Gradient Descent) على مستوى اللاين البرمجي.

✴️ كيف تُركب بنية Attention وTransformer بدءًا من الأساس الرياضي وحتى التطبيق العملي لبناء نموذج لغوي.

من مراجعتي لعشرات المشاريع التدريبية، تبين أن المرشحين الذين يخوضون تجربة بناء النماذج من الصفر يكتسبون قدرة مدهشة على تشخيص أعطال التدريب وابتكار حلول فورية أثناء المقابلات التقنية؛ وهذا بالضبط ما تبحث عنه شركات مثل OpenAI وAnthropic وGoogle حين ترفض الغالبية العظمى من المتقدمين !!

داىما ما أكرر القول ::

«فهم واحد لآلية الـ Backpropagation يختصر أسابيع من التجريب العشوائي.»

الرابط 🔗

https://www.youtube.com/playlist?list=PLAqhIrjkxbuWI23v9cThsA9GvCAUhRvKZ