Skip to content
Badr Academy Education
العربية
Badr Academy Education

Browse by topic

AI & Data

معالجة اللغات الطبيعية

Natural Language Processing

تعليم الحاسوب فهم اللغة: النص كبيانات وخصوصيات العربية (التطبيع، التشكيل، الصرف، اللهجات)، التمثيلات الكلاسيكية و TF-IDF والتشابه، التصنيف واستخراج الكيانات، التضمينات والشبكات، المحولات والضبط الدقيق، ثم النماذج اللغوية الكبيرة والاسترجاع المعزز والتقييم المسؤول ومشروع نظام نصي عربي.

Teach computers to work with language: text as data and Arabic specifics (normalisation, diacritics, morphology, dialects); classical representations, TF-IDF and similarity; classification and entity extraction; embeddings and neural models; transformers and fine-tuning; LLMs, retrieval-augmented generation, responsible evaluation and an Arabic text project.

  • Eng. Abdelmaksoud Badr
  • No reviews yet
  • AdvancedFor learners with hands-on experience
  • 36 hTotal content time
  • In ArabicWith technical terms in English

About this course

نطبق على مثالين: تصنيف آراء العملاء العربية (إيجابي/سلبي/محايد)، ونظام أسئلة وأجوبة على لائحة مدرسية خيالية.

Estimated duration: 36 hours (6 modules, 18 lessons + project)

تفاصيل الكورس (بالإنجليزية)

What you will learn

  • Prepare text for modelling: tokenisation, normalisation, Arabic diacritics and orthographic variants, morphology and dialect issues
  • Represent text with bag-of-words, n-grams and TF-IDF and measure similarity
  • Build and evaluate text classifiers and sequence labellers (NER with BIO tags)
  • Explain word and contextual embeddings and the limits of recurrent models
  • Explain attention and transformers, subword tokenisation, pretrained models and fine-tuning
  • Build LLM-based features responsibly: prompting, retrieval-augmented generation, evaluation, bias, hallucination and privacy

Who it is for: university students and developers building text classification, search, extraction and LLM-based applications

Prerequisites: CRS-GEN-ML-FUNDAMENTALS; Python, NumPy, basic probability

محتوى من إعداد أكاديمية بدر. / Academy-authored content.

Teach computers to work with language: text as data and Arabic specifics (normalisation, diacritics, morphology, dialects); classical representations, TF-IDF and similarity; classification and entity extraction; embeddings and neural models; transformers and fine-tuning; LLMs, retrieval-augmented generation, responsible evaluation and an Arabic text project.

What you will learn

  • Prepare text for modelling: tokenisation, normalisation, Arabic diacritics and orthographic variants, morphology and dialect issues
  • Represent text with bag-of-words, n-grams and TF-IDF and measure similarity
  • Build and evaluate text classifiers and sequence labellers (NER with BIO tags)
  • Explain word and contextual embeddings and the limits of recurrent models
  • Explain attention and transformers, subword tokenisation, pretrained models and fine-tuning
  • Build LLM-based features responsibly: prompting, retrieval-augmented generation, evaluation, bias, hallucination and privacy

Who it is for: university students and developers building text classification, search, extraction and LLM-based applications

Prerequisites: CRS-GEN-ML-FUNDAMENTALS; Python, NumPy, basic probability

Academy-authored content.

The practical result

What you’ll build

تعليم الحاسوب فهم اللغة: النص كبيانات وخصوصيات العربية (التطبيع، التشكيل، الصرف، اللهجات)، التمثيلات الكلاسيكية و TF-IDF والتشابه، التصنيف واستخراج الكيانات، التضمينات والشبكات، المحولات والضبط الدقيق، ثم النماذج اللغوية الكبيرة والاسترجاع المعزز والتقييم المسؤول ومشروع نظام نصي عربي.

Final lesson: 6.3 التقييم والمسؤولية

Course content

The whole outline is shown here with the length of each session; sessions open once you have the course and it is activated in your account.

  • 7units
  • 18sessions
M1 — النص كبيانات والعربية3 sessions
  1. 1.1 التقطيع والتطبيع Introduction video coming soon
  2. 1.2 خصوصيات العربية: التشكيل والصرف واللهجات
  3. 1.3 المسافات والتشابه الحرفي
M2 — التمثيلات الكلاسيكية3 sessions
  1. 2.1 حقيبة الكلمات والـ n-grams
  2. 2.2 TF-IDF
  3. 2.3 التشابه وجيب التمام
M3 — التصنيف واستخراج المعلومات3 sessions
  1. 3.1 تصنيف النصوص
  2. 3.2 التقييم وعدم التوازن
  3. 3.3 التعرف على الكيانات
M4 — التضمينات والنماذج العصبية3 sessions
  1. 4.1 تضمينات الكلمات
  2. 4.2 الشبكات التكرارية وحدودها
  3. 4.3 التضمينات السياقية
M5 — المحولات3 sessions
  1. 5.1 الانتباه
  2. 5.2 المحولات والتقطيع الفرعي
  3. 5.3 النماذج المدربة مسبقًا والضبط الدقيق
M6 — النماذج الكبيرة والتطبيق المسؤول3 sessions
  1. 6.1 النماذج الكبيرة والتلقين
  2. 6.2 الاسترجاع المعزز (RAG)
  3. 6.3 التقييم والمسؤولية
المشاريع والواجبات / Projects and assignments0 sessions
  1. A1 — «مصنف آراء بخط أساس»
  2. A2 — «بحث دلالي»
  3. Project — «نظام نصي عربي مسؤول»

The lecturer

Lecturer

Eng. Abdelmaksoud Badr

  • 72 published courses at the academy
Profile

Ratings and reviews

No ratings yet – be the first to rate.

No written reviews yet

Written reviews come from enrolled students after studying. We don’t display reviews that real students didn’t write.

Discussion (0)

Commenting is for signed-in members. Comments from people not enrolled in the course are reviewed by the lecturer or the academy before they appear.

No comments yet – be the first to join in.

Your next step

This course is part of the trackAI & DataLanguage models, AI agents, and data analysis and science, hands-on. 10 courses

Courses close to this one

AI & Data

مشروعات تعلم الآلة التطبيقية

Applied Machine Learning Projects

تحويل المعرفة إلى مشروعات حقيقية: صياغة المشكلة ومقاييس النجاح والكلفة، جمع البيانات ووسمها وتوثيقها، استراتيجية التحقق وخط الأساس وتحليل الأخطاء، تتبع التجارب…

  • Advanced
  • 40 h
  • Taught in Arabic · all content in Arabic
Eng. Abdelmaksoud
Coming soon – learn more
AI & Data

أساسيات التعلم العميق

Deep Learning Foundations

من العصبون إلى الشبكات العميقة: الدوال التنشيطية والشبكات متعددة الطبقات، الانتشار العكسي والتدرجات التلقائية في PyTorch، حلقات التدريب والمحسِّنات ومعدل التعلم، التنظيم…

  • Advanced
  • 36 h
  • Taught in Arabic · all content in Arabic
Eng. Abdelmaksoud
Coming soon – learn more
AI & Data

الرؤية الحاسوبية

Computer Vision

تعليم الحاسوب أن «يرى»: الصور كبيانات وألوانها، المعالجة الكلاسيكية بالمرشحات والحواف والكنتورات، الشبكات الالتفافية وتدريبها في PyTorch، التعلم بالنقل والتقييم، اكتشاف الأجسام…

  • Advanced
  • 36 h
  • Taught in Arabic · all content in Arabic
Eng. Abdelmaksoud
Coming soon – learn more
AI & Data

Scikit-learn

إتقان مكتبة scikit-learn: واجهة المقدِّرات، خطوط المعالجة و ColumnTransformer، اختيار النموذج بالتحقق المتقاطع والبحث عن المعاملات، النماذج المجمعة والتعزيز، الهندسة واختيار السمات…

  • Intermediate
  • 30 h
  • Taught in Arabic · all content in Arabic
Eng. Abdelmaksoud
Coming soon – learn more
AI & Data

الانحدار والتصنيف

Regression & Classification

تعمق في المهمتين الأساسيتين للتعلم الإشرافي: الانحدار الخطي المتعدد وافتراضاته وتشخيصه، التحويلات والحدود متعددة الحدود والتنظيم Ridge و Lasso، الانحدار اللوجستي والاحتمالات…

  • Intermediate
  • 30 h
  • Taught in Arabic · all content in Arabic
Eng. Abdelmaksoud
Coming soon – learn more
AI & Data

أساسيات تعلم الآلة

Machine Learning Fundamentals

ما تعلم الآلة وكيف يتعلم النموذج من البيانات: أنواع التعلم، تجهيز البيانات، الانحدار والتصنيف، التقييم والتحقق المتقاطع والإفراط في التكيف، النزول بالتدرج،…

  • Intermediate
  • 32 h
  • Taught in Arabic · all content in Arabic
Eng. Abdelmaksoud
Coming soon – learn more
AI & Data

هندسة الأوامر (Prompt Engineering)

Prompt Engineering

اكتب أوامر واضحة تعطيك نتائج موثوقة: تشريح الأمر، الأمثلة، التفكير خطوة بخطوة، الهيكلة والمخرجات المنظمة، سلاسل الأوامر والمستندات الطويلة، الأوامر للتعلم والكتابة…

  • Beginner
  • 18 h
  • Taught in Arabic · all content in Arabic
Eng. Abdelmaksoud
Coming soon – learn more
AI & Data

الذكاء الاصطناعي التوليدي

Generative AI

افهم كيف تعمل النماذج التوليدية من الداخل: الرموز والتضمينات والانتباه وأخذ العينات، توليد الصور والصوت والتزييف العميق، بناء مساعد معرفي بالاسترجاع (RAG)…

  • Beginner
  • 24 h
  • Taught in Arabic · all content in Arabic
Eng. Abdelmaksoud
Coming soon – learn more