انتقل إلى المحتوى الرئيسي
أكاديمية MLOps MENA
English

التسجيل مفتوحمجاني

تصميم معمارية أنظمة الذكاء الاصطناعي

صمّم أنظمة ذكاء اصطناعي جاهزة للإنتاج: نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وRAG والوكلاء (Agents) والأمن والتقييم، من السبورة إلى المؤسسة. مجانية، 6 جلسات مباشرة أيام الأحد، مع شهادة.

المحاضر: م. سامح أمين

تبدأ
المدة
7 أسابيع
الالتزام الزمني
5 ساعات أسبوعيًا
المستوى
متقدم
اللغة
العربية والإنجليزية
السعر
مجاني
آخر موعد للتقديم
17 أكتوبر 2026، 11:59 م غرينتش+3

ماذا ستتعلم

  • تحويل مشكلة من جهة العمل إلى معمارية محددة النطاق بأهداف جودة قابلة للقياس
  • تصميم الأنظمة وشرحها باستخدام مخططات C4 وسجلات القرارات المعمارية (ADRs)
  • الاختيار بين نماذج LLM عبر API والنماذج المستضافة ذاتيًا بالأدلة، لا بجداول الترتيب
  • تصميم مسارات RAG لمستندات حقيقية، بالعربية والإنجليزية، مع التحكم في الوصول
  • تحديد متى يكون الوكيل (Agent) مبررًا، وتصميم أدواته وذاكرته وموافقاته وضوابطه
  • تحليل التهديدات الأمنية لأنظمة الذكاء الاصطناعي: حقن الأوامر وتسرب البيانات وإساءة استخدام الأدوات
  • تطبيق متطلبات الامتثال الإقليمية (نظام حماية البيانات الشخصية السعودي، وقانون حماية البيانات الشخصية المصري، وقانون حماية البيانات الإماراتي)
  • بناء خطط للتقييم والمراقبة مع بوابات للإطلاق ومعايير للتراجع
  • فهم الموازنات الحقيقية وراء أنظمة الذكاء الاصطناعي المؤسسية في بيئة الإنتاج

عن الدورة

يستطيع معظم المهندسين اليوم بناء تطبيق RAG أو وكيل ذكاء اصطناعي (Agent) في يوم واحد، لكن القليل منهم يستطيع تصميم نظام يصمد أمام حركة استخدام حقيقية، ومراجعات أمنية حقيقية، وميزانيات حقيقية، وجهات تنظيمية حقيقية.

تعلّمك هذه الدورة أن تفكر وتعمل كمعماري أنظمة ذكاء اصطناعي. ستتعلم كيف تحوّل طلبًا غامضًا من جهة العمل إلى معمارية يمكن الدفاع عنها: تختار النماذج بالأدلة، وتصمم استرجاعًا يناسب مستنداتك ولغاتك، وتضيف الوكلاء فقط حيث يستحقون مكانهم، وتحلل التهديدات الأمنية للنظام، وتثبت أنه يعمل من خلال التقييم والمراقبة.

ستتعلم من أنظمة مؤسسية حقيقية في قطاعات الاتصالات والتجارة الإلكترونية والقطاع الحكومي. وعلى مدار الدورة تبني معمارية واحدة متكاملة تصبح مشروعك الختامي.

كيف تسير الدورة

  • جلسات مباشرة على Google Meet كل أحد من 7:00 إلى 8:30 مساءً بتوقيت القاهرة
  • تُسجَّل كل محاضرة وتُرفع على YouTube. شاهد قائمة التشغيل ←
  • أسئلة وأجوبة مباشرة مع المحاضر: يتيح لك الحضور المباشر طرح أسئلة عن معمارية نظامك على خبير بأكثر من 20 عامًا في المجال
  • اختبار قصير بعد كل جلسة لتثبيت ما تعلمته (تُشارك الروابط بعد كل جلسة)
  • مستودع GitHub واحد للدورة كاملة يضم واجباتك ومشروعك الختامي
  • مجموعات دراسة على Telegram للأسئلة ومراجعات الزملاء والإعلانات (يُعلن الرابط قريبًا)

بعد الجلسة الثالثة أسبوع استراحة في منتصف الدورة (8–14 نوفمبر): لا توجد جلسة مباشرة، لكن هناك اختبار منتصف الدورة على الجلسات 1–3 والنصف الأول من مشروعك الختامي، ويُسلَّم يوم السبت 14 نوفمبر للحصول على ملاحظات.

متطلبات الشهادة

للحصول على شهادة تصميم معمارية أنظمة الذكاء الاصطناعي، أكمل الثلاثة التالية:

  1. جميع اختبارات الجلسات، اختبار بعد كل جلسة من الجلسات الست
  2. اختبار منتصف الدورة في أسبوع الاستراحة (8–14 نوفمبر)
  3. المشروع الختامي، ويُسلَّم قبل الأحد 13 ديسمبر 2026 بدرجة 70/100 أو أعلى

الواجبات بعد كل جلسة اختيارية، لكن كل واجب يصبح جزءًا من مشروعك الختامي، لذا فإن إنجازها يجعل المشروع النهائي أسهل كثيرًا.

المشروع الختامي

صمّم معمارية متكاملة جاهزة للإنتاج لنظام ذكاء اصطناعي مؤسسي في قطاع الاتصالات أو التجارة الإلكترونية أو القطاع الحكومي، أو في مجال تختاره ونوافق عليه. يتضمن المشروع وثيقة معمارية، ومخططات C4، وسجلات قرارات معمارية (ADRs)، وتقديرًا للتكلفة، وتحليلًا للتهديدات، وخطة للتقييم والمراقبة. ويحصل النموذج الأولي الصغير (Proof of Concept) على درجات إضافية.

تُشارك روابط الاختبارات ودليل الواجبات والمشروع الختامي ونماذج التسليم على صفحة الدورة الخاصة بك مع تقدم الدورة.

هل هذه الدورة مناسبة لك؟

لمن هذه الدورة

المهندسون من المستوى المتوسط والخبراء (3 سنوات أو أكثر) في مجالات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وMLOps والـ Backend والمنصات؛ والمهندسون المتجهون إلى أدوار قائد تقني أو Staff أو معماري؛ والمهندسون الذين بنوا تطبيقات RAG أو وكلاء ويريدون تصميمها للإنتاج على مستوى المؤسسات.

لمن ليست هذه الدورة

المبتدئون. تمر الطلبات بمراجعة قصيرة ليكون الجميع في مستوى متقارب وتبقى النقاشات عميقة. إن كنت في بداية مسيرتك، تابع التسجيلات على YouTube وقدّم على دفعة قادمة.

المتطلبات المسبقة

  • خبرة سنتين أو أكثر في بناء برمجيات أو أنظمة تعلم آلة ضمن فريق
  • إطلاق خدمة أو واجهة برمجية (API) أو نموذج واحد على الأقل لمستخدمين حقيقيين
  • إلمام بـ Python وواجهات REST ومفاهيم السحابة الأساسية (الحاويات، قواعد البيانات المُدارة)
  • تجربة عملية مع نماذج LLM (استدعاءات API، كتابة الأوامر، أو تطبيق RAG بسيط)

قبل بدء الدورة

قبل الجلسة الأولى: أنشئ مستودع الدورة

أنشئ مستودعًا عامًا واحدًا على GitHub للدورة كاملة. سيضم كل واجب ومخطط وسجل قرار معماري ومشروعك الختامي. وبنهاية الدورة يصبح ملف أعمال (Portfolio) يمكنك عرضه في مقابلات العمل.

اسم المستودع: ai-architecture-portfolio

استخدم هذا الهيكل:

ai-architecture-portfolio/
├── README.md        # your scenario, assumptions, how to read the repo
├── docs/            # one file per session: 01-framing.md, 02-building-blocks.md ...
├── diagrams/        # exported PNG/SVG + source files
├── adr/             # one file per decision: 0001-model-hosting.md ...
└── capstone/        # final architecture PDF + slides

بعد ذلك: انشر رابط مستودعك في مجموعة الدراسة الخاصة بالدورة قبل الأحد 18 أكتوبر. تضيف كل جلسة ملفًا جديدًا إلى مجلد docs/، فيُظهر سجل الـ commits تقدّمك خلال الدورة.

المنهج

  1. الوحدة 1

    المناظير المعمارية والخطوات والعملية

    الأحد 18 أكتوبر. حدّد إطار النظام قبل أن تصممه.

  2. الوحدة 2

    المكونات الأساسية لأنظمة الذكاء الاصطناعي

    الأحد 25 أكتوبر. من مسارات البيانات إلى تقديم النماذج، وكم يكلّف ذلك.

  3. الوحدة 3

    معمارية LLM وRAG

    الأحد 1 نوفمبر. اختيار النماذج بالأدلة وتصميم استرجاع يعمل فعلًا. يليها أسبوع استراحة منتصف الدورة (8–14 نوفمبر): اختبار المنتصف والجزء الأول من المشروع الختامي، بدون جلسة مباشرة.

  4. الوحدة 4

    معمارية أنظمة الوكلاء (Agentic AI)

    الأحد 15 نوفمبر. وكلاء يستحقون مكانهم، ولا يستطيعون إحداث ضرر.

  5. الوحدة 5

    الأمن والحوكمة والتقييم

    الأحد 22 نوفمبر. أثبت أن النظام آمن للإطلاق، واعرف متى يتعطل.

  6. الوحدة 6

    دراسات حالة مؤسسية

    الأحد 29 نوفمبر. كيف صُممت أنظمة حقيقية، وما الذي كنا سنغيّره. تسليم المشروع الختامي الأحد 13 ديسمبر.

الجدول

المواعيد معروضة بمنطقتك الزمنية (Africa/Cairo).

  1. · 90 دقيقة

    1.الجلسة 1: المناظير المعمارية والخطوات والعملية

    المحاور

    حدّد إطار النظام قبل أن تصممه. • مقدمة في تصميم معمارية أنظمة الذكاء الاصطناعي • المناظير المعمارية وأصحاب المصلحة • سمات الجودة: زمن الاستجابة والتكلفة والدقة والأمن والإتاحة • خطوات التصميم والتحقق • أُطر العمل: C4 وTOGAF وZachman • حالة استخدام من الواقع اختبار الجلسة (مطلوب). واجب اختياري: اختر السيناريو، واكتب وصف المشكلة، ورتّب سمات الجودة، وارسم مخططات C4 للمستويين 1 و2.

  2. · 90 دقيقة

    2.الجلسة 2: المكونات الأساسية لأنظمة الذكاء الاصطناعي

    المحاور

    من مسارات البيانات إلى تقديم النماذج، وكم يكلّف ذلك. • مسارات البيانات ومخازن الخصائص (Feature Stores) • طبقة النماذج: النماذج الأساسية والمُعدّلة وتعلم الآلة التقليدي • البنية التحتية للتدريب مقابل الاستدلال • تقديم النماذج وواجهات API والتنسيق (Orchestration) • MLOps / LLMOps وقابلية المراقبة • حالة استخدام من الواقع اختبار الجلسة (مطلوب). واجب اختياري: مخطط مكونات C4 للمستوى 3، وخريطة القدرات إلى النماذج، وخطة الموارد الحاسوبية، وتقدير التكلفة الشهرية.

  3. · 90 دقيقة

    3.الجلسة 3: معمارية LLM وRAG

    المحاور

    اختيار النماذج بالأدلة وتصميم استرجاع يعمل فعلًا. • اختيار نماذج LLM واستضافتها: عبر API أم استضافة ذاتية • كتابة الأوامر وإدارة السياق • التضمينات (Embeddings) وقواعد البيانات المتجهية • مسارات RAG: التقطيع والاسترجاع وإعادة الترتيب • أنماط متقدمة: البحث الهجين وGraphRAG • حالة استخدام من الواقع اختبار الجلسة (مطلوب). واجب اختياري: مصفوفة اختيار النموذج، ومخطط مسار RAG، واستراتيجية الاسترجاع، وميزانية السياق.

  4. · 90 دقيقة

    4.الجلسة 4: معمارية أنظمة الوكلاء (Agentic AI)

    المحاور

    وكلاء يستحقون مكانهم، ولا يستطيعون إحداث ضرر. • أساسيات الوكلاء وأنماطهم: ReAct والمخطِّط والمنفِّذ والموجِّه (Router) • الأدوات واستدعاء الدوال وMCP • الذاكرة وإدارة الحالة • تنسيق الوكلاء المتعددين • تصميم يُبقي الإنسان في الحلقة (Human-in-the-loop) • الضوابط والحدود • حالة استخدام من الواقع اختبار الجلسة (مطلوب). واجب اختياري: جدول تبرير استخدام الوكيل، ومخطط تسلسلي، وقائمة الأدوات، وتصميم الذاكرة والموافقات.

  5. · 90 دقيقة

    5.الجلسة 5: الأمن والحوكمة والتقييم

    المحاور

    أثبت أن النظام آمن للإطلاق، واعرف متى يتعطل. • تحليل التهديدات لأنظمة الذكاء الاصطناعي: حقن الأوامر وتسرب البيانات وإساءة استخدام الأدوات • الضوابط والتحكم في الوصول • الحوكمة والامتثال والذكاء الاصطناعي المسؤول في منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا • أساليب التقييم: مجموعات الاختبار، وLLM كمُقيِّم، والمراجعة البشرية • المراقبة وقابلية الرصد في بيئة الإنتاج • حالة استخدام من الواقع اختبار الجلسة (مطلوب). واجب اختياري: تحليل التهديدات، وقسم الامتثال، وخطة التقييم مع بوابات الإطلاق، وخطة المراقبة.

  6. · 90 دقيقة

    6.الجلسة 6: دراسات حالة مؤسسية

    المحاور

    كيف صُممت أنظمة حقيقية، وما الذي كنا سنغيّره. • جولات معمارية متكاملة: الاتصالات والتجارة الإلكترونية والقطاع الحكومي • أصعب الموازنات وكيف حُسمت • ما الذي ينكسر عند التوسع عشرة أضعاف • دروس مستفادة من بيئة الإنتاج • إرشادات المشروع الختامي وأسئلة وأجوبة اختبار الجلسة (مطلوب).

المحاضر

  • م. سامح أمين

    رئيس قسم الذكاء الاصطناعي في Unifonic

    يمتلك سامح خبرة تتجاوز 20 عامًا في هندسة البرمجيات والذكاء الاصطناعي، وقرابة عقد في بناء فرق الذكاء الاصطناعي وأنظمته في بيئة الإنتاج في الشرق الأوسط وأوروبا. في Unifonic أسّس قسم الذكاء الاصطناعي من الصفر. أطلق محركًا لمعالجة اللغة الطبيعية بالعربية والإنجليزية، وبنى مصنّفًا فوريًا لرسائل SMS يعالج 5,000 رسالة في الثانية، ووسّع فريق الذكاء الاصطناعي إلى 6 فرق تضم أكثر من 20 مهندسًا تقدم خدمات RAG والتلخيص وتوليد النصوص. ويقود اليوم الشركة الناشئة التابعة لـ Unifonic في مجال الوكلاء الذكيين (Agentic AI)، التي تتيح للعملاء بناء وكلاء يعملون فعليًا في أقل من ساعة. قبل Unifonic، صمّم في DocuSign نظامًا للتفاوض على العقود بالذكاء الاصطناعي يعالج أكثر من 100 ألف عقد. وفي Etisalat قدّم أول روبوت محادثة يعتمد على معالجة اللغة الطبيعية في الشركة، ومحرك توصيات رفع التفاعل الرقمي بنسبة 70%، وأتمتة المستندات بتقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، وتسجيل الدخول ببصمة الوجه باستخدام التعلم العميق. حاصل على ماجستير في الذكاء الاصطناعي من جامعة كولورادو بولدر، وتدريب في القيادة الهندسية من جامعة كورنيل.

ما الذي تتضمنه الدورة

  • جلسات مباشرة على Google Meet
  • تسجيلات على YouTube
  • واجبات
  • مشروع نهائي
  • شهادة
اختبارات الجلسات واختبار منتصف الدورة والمشروع الختامي (70/100 أو أعلى) مطلوبة للحصول على الشهادة. الواجبات اختيارية وتبني مشروعك الختامي تدريجيًا.

الأسئلة الشائعة

هل الدورة مجانية فعلًا؟

نعم. لا توجد أي رسوم أو مدفوعات. ولأن المقاعد محدودة، يمر كل طلب بنموذج مراجعة قصير.

متى يُغلق التسجيل؟

يوم السبت 17 أكتوبر 2026، قبل الجلسة الأولى بيوم.

أنا مهندس مبتدئ. هل يمكنني الانضمام؟

صُممت هذه الدورة للمهندسين من المستوى المتوسط والخبراء. إن كنت في بداية مسيرتك، تابع التسجيلات على YouTube وقدّم على دفعة قادمة.

هل أحتاج إلى كتابة كود؟

لا يلزم كتابة أي كود. هذه دورة في المعمارية: تصمم الأنظمة وتوثقها وتدافع عن قراراتها. والنموذج الأولي الصغير في المشروع الختامي عمل إضافي اختياري.

هل أحتاج إلى حساب على GitHub؟

نعم. ستحفظ كل أعمال الدورة في مستودع عام واحد على GitHub. أنشئه قبل الجلسة الأولى. لا يلزم أي كود: سيضم مستندات Markdown ومخططاتك.

ماذا لو فاتتني جلسة؟

تُرفع كل جلسة على YouTube بعد انتهائها. شاهدها وأكمل اختبار تلك الجلسة. الاختبارات مطلوبة للحصول على الشهادة.

هل الواجبات إلزامية؟

لا. الواجبات اختيارية. أما اختبارات الجلسات واختبار منتصف الدورة والمشروع الختامي فهي مطلوبة للحصول على الشهادة.

كم تستغرق الدورة أسبوعيًا؟

خطط لنحو 4–5 ساعات أسبوعيًا: الجلسة المباشرة لمدة ساعة ونصف، والاختبار، ووقت للعمل على واجبك أو مشروعك الختامي.

أين أطرح أسئلتي بين الجلسات؟

في مجموعات الدراسة الخاصة بالدورة على Telegram. سيُعلن الرابط قريبًا.

من ينظم الدورة؟

مجتمع MLOps MENA، وهو مجتمع ثنائي اللغة (العربية والإنجليزية) لممارسي تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي في منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا.

قدّم الآن

مجاني · تتم مراجعة الطلبات؛ المقاعد محدودة.