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…
Eng. Abdelmaksoud
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 العربية والبيانات — مع تقييم الأوامر بمجموعة اختبار والوقاية من حقن الأوامر.
Write clear prompts that produce reliable results: prompt anatomy, examples, step-by-step reasoning, structure and structured output, chaining and long documents, prompts for learning, Arabic writing and data — with prompt evaluation on a test set and protection against prompt injection.
- Eng. Abdelmaksoud Badr
- No reviews yet
- BeginnerNo prior experience needed
- 18 hTotal content time
- In ArabicWith technical terms in English
About this course
المبدأ الأول في الدورة: حدّد «النجاح» قبل كتابة الأمر، ثم جرّب وقِس وحسّن. ينتهي المتعلم بمكتبة أوامر شخصية مختبرة ومُقيَّمة.
Estimated duration: 18 hours (5 modules, 18 lessons + project)
تفاصيل الكورس (بالإنجليزية)
What you will learn
- Define success criteria, write clear prompts with role, task, context, format and constraints, and improve them iteratively
- Apply core techniques: examples (few-shot), step-by-step reasoning, structure that separates instructions from data, and valid structured output
- Handle complex work with prompt chains, long documents with citations, reusable system instructions and image prompts
- Use prompts responsibly for learning, Arabic writing and data analysis, verifying results
- Evaluate prompts on a test set, defend against prompt injection, protect privacy and keep academic integrity
Who it is for: students, teachers and professionals who want reliable, verifiable results from AI assistants
Prerequisites: none; regular use of a chat assistant helps
محتوى من إعداد أكاديمية بدر. / Academy-authored content.
Write clear prompts that produce reliable results: prompt anatomy, examples, step-by-step reasoning, structure and structured output, chaining and long documents, prompts for learning, Arabic writing and data — with prompt evaluation on a test set and protection against prompt injection.
What you will learn
- Define success criteria, write clear prompts with role, task, context, format and constraints, and improve them iteratively
- Apply core techniques: examples (few-shot), step-by-step reasoning, structure that separates instructions from data, and valid structured output
- Handle complex work with prompt chains, long documents with citations, reusable system instructions and image prompts
- Use prompts responsibly for learning, Arabic writing and data analysis, verifying results
- Evaluate prompts on a test set, defend against prompt injection, protect privacy and keep academic integrity
Who it is for: students, teachers and professionals who want reliable, verifiable results from AI assistants
Prerequisites: none; regular use of a chat assistant helps
Academy-authored content.
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.
- 6units
- 18sessions
M1 — أساسيات الأمر4 sessions
- 1.1 ما هندسة الأوامر؟ والنجاح أولًا Introduction video coming soon
- 1.2 تشريح الأمر
- 1.3 الوضوح والتحديد
- 1.4 التحسين التكراري
M2 — التقنيات الأساسية4 sessions
- 2.1 الأمثلة: من صفر إلى عدة أمثلة
- 2.2 التفكير خطوة بخطوة
- 2.3 الهيكلة وفصل التعليمات عن البيانات
- 2.4 المخرجات المنظمة
M3 — المهام المركبة4 sessions
- 3.1 سلاسل الأوامر
- 3.2 المستندات الطويلة والاستشهاد
- 3.3 تعليمات النظام والمساعد المخصص
- 3.4 أوامر الصور
M4 — الأوامر للتعلم والكتابة والبيانات3 sessions
- 4.1 المساعد معلمًا خاصًا
- 4.2 الكتابة العربية والترجمة
- 4.3 البيانات والجداول
M5 — التقييم والأمان والنزاهة3 sessions
- 5.1 تقييم الأوامر بمجموعة اختبار
- 5.2 حقن الأوامر والخصوصية
- 5.3 النزاهة ومكتبة أوامري
المشاريع والواجبات / Projects and assignments0 sessions
- Project — «مكتبة أوامري المختبرة»
The lecturer
Ratings and reviews
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 coursesCourses close to this one
AI & Data Eng. Abdelmaksoud
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…
Eng. Abdelmaksoud
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،…
Eng. Abdelmaksoud
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،…
Eng. Abdelmaksoud
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…
Eng. Abdelmaksoud
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…
Eng. Abdelmaksoud
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…
Eng. Abdelmaksoud
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)…
Eng. Abdelmaksoud