🌟 نظرة عامة على البرنامج

برنامج AWS AI & ML Scholars هو منحة تعليمية عالمية ممولة بالكامل من AWS، تهدف إلى تدريب ما يصل إلى 100,000 متعلم حول العالم على مهارات الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) والذكاء الاصطناعي المعتمد على الوكلاء (Agentic AI). البرنامج مصمم للطلاب، والمهنيين في بداية مسيرتهم، وحتى الراغبين في تغيير مسارهم المهني.

🎯 شروط التقديم والقبول

البرنامج متاح للجميع حول العالم، ولا يتطلب أي خبرة سابقة في الذكاء الاصطناعي (AI) أو تعلم الآلة (ML)، ولكن يجب توافر الشروط الآتية:

• العمر: 18 عاماً أو أكثر.
• اللغة: إجادة اللغة الإنجليزية (لأن المحتوى والتواصل سيكونان بالإنجليزية).
• المهارات التقنية: معرفة أساسية بلغة بايثون (Basic Python).
• التسجيل: تقديم طلب الالتحاق عبر موقع Udacity والالتزام ببريد إلكتروني واحد طوال فترة المنحة (لا يمكن تغييره لاحقاً).
• التكلفة: البرنامج مجاني بالكامل (بدون أي رسوم).

📅 الجدول الزمني التفصيلي (Timeline)

• 24 مارس 2026 – 24 يونيو 2026: فتح باب التقديم وبدء “مرحلة التحدي” (التعلم متاح بمجرد التسجيل).
• 24 يونيو 2026: إغلاق الفصول الدراسية لمرحلة التحدي (الموعد النهائي لتسليم المشاريع).
• 5 يوليو 2026: إرسال التقييم الخاص بالمرحلة الأولى عبر البريد الإلكتروني.
• 13 يوليو 2026: الموعد النهائي لتسليم التقييم.
• 27 يوليو 2026: إعلان أسماء المقبولين (أفضل 4,500 متعلم) في المرحلة المتقدمة (Nanodegree).
• 4 أغسطس 2026 – 4 نوفمبر 2026: فترة دراسة برنامج الـ Nanodegree بمساراته الثلاثة.

🚀 تفاصيل رحلة التعلم (كيف يعمل البرنامج؟)

البرنامج ينقسم إلى مرحلتين أساسيتين، ومرحلة تقييم فاصلة:

المرحلة الأولى: مرحلة التحدي (Challenge Phase)

هذه المرحلة متاحة لـ 100,000 متعلم وتعتمد على التعلم الذاتي (Self-paced). تتطلب حوالي 10 ساعات من وقتك لإنهائها.

ماذا ستتعلم في هذه المرحلة؟

• المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي، وتطبيقات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) والرؤية الحاسوبية (Computer Vision).
• أفضل ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤول (Responsible AI) والأخلاقيات المتعلقة به.
• استراتيجيات هندسة الأوامر (Prompt Engineering) والـ RAG.
• استخدام أدوات AWS الحقيقية مثل Amazon Bedrock و Amazon PartyRock لبناء تطبيقات بدون الحاجة لإدارة بنية تحتية معقدة.

تفاصيل أداة PartyRock والمشاريع المطلوبة: الأداة مجانية ولا تتطلب حساب AWS أو بطاقة ائتمان. خلال هذه المرحلة، سيُطلب منك اجتياز مشروعين لتخرج من المرحلة:

1. المشروع الأول (تطبيق إنتاجية أو صحة عبر PartyRock):
   • بدلاً من الشات بوت العادي الذي يعاني من “متلازمة الصفحة البيضاء” (حيث يضطر المستخدم لكتابة أوامر طويلة للحصول على نتيجة)، ستقوم ببناء تطبيق يستخدم تقنية حقن المتغيرات (Variable Injection).
   • الشروط: التطبيق يجب أن يحتوي على الأقل على حقلي إدخال (2 Inputs) وعنصري إخراج (2 Outputs).
   • سيُطلب منك اختباره ومقارنته بالشات بوت العادي، وتسليم رابط التطبيق (Shareable link) والإجابة على أسئلة تأملية حول تجربتك.
2. المشروع الثاني (تحليل البيانات):
   • النماذج اللغوية (LLMs) سيئة بطبيعتها في قراءة الجداول (Spreadsheets). لذا، تستخدم أداة PartyRock محرك تحليل بيانات مدمج يسمى (DuckDB / OLAP).
   • الشروط: ستقوم برفع مجموعة بيانات (مثل جودة الهواء، قياسات الجسم، أو أي بيانات مفتوحة من AWS). ستسأل الأداة 3 أسئلة على الأقل عن الاتجاهات والأنماط، وتطلب منها إنشاء جدول تحليلي.
   • التسليم سيكون عبارة عن ملف .csv المستخرج، مع الإجابة عن أسئلة حول دقة التحليل والأوامر التي استخدمتها.

(ملاحظة تقنية حول PartyRock: توليد الصور في الأداة يتم من خلال نموذج مختلف يبدأ بضوضاء عشوائية (Static/Random noise) ويزيلها تدريجياً داخل ما يسمى بالـ “Latent Space” بناءً على أوامرك).

مكافآت اجتياز المرحلة الأولى:

1. شهادة إتمام (Certificate of Completion) تصدر بمجرد إنهاء 100% من المحتوى واجتياز المشروعين. (تأكد من كتابة اسمك بشكل صحيح في إعدادات المنصة قبل إصدار الشهادة لأنه لا يمكن تعديله لاحقاً).
2. اشتراك مجاني لمدة 3 أشهر في منصة AWS Skill Builder، والتي تحتوي على مئات الكورسات والمعامل الافتراضية للتحضير لشهادات AWS الرسمية.

مرحلة التقييم (Assessment)

بعد إنهاء المرحلة الأولى، سيصلك اختبار عبر البريد الإلكتروني (بين 5 و 13 يوليو 2026). سيتم اختيار أفضل 4,500 متعلم بناءً على درجاتهم في هذا التقييم للانتقال إلى المرحلة الثانية.

المرحلة الثانية: برنامج الـ Nanodegree المتقدم

إذا كنت من الـ 4,500 الأوائل، ستحصل على منحة كاملة لبرنامج Nanodegree (يستمر من أغسطس إلى نوفمبر 2026). ستختار مساراً واحداً من المسارات الثلاثة الآتية:

1. مسار المبرمج (Future AWS AI Programmer):

• الهدف: بناء أساس تقني قوي للمبرمجين الذين يريدون تطوير النماذج.
• المحتوى: احتراف لغة بايثون لتحليل البيانات (بمستوى شهادة PCEP)، وتدريب نماذج تعلم الآلة باستخدام مكتبة PyTorch. بالإضافة إلى دراسة الشبكات العصبية وتقنية المحولات (Transformers).

2. مسار محترف الأعمال (Future AWS Agentic AI Business Professional):

• الهدف: موجه للمهنيين الذين يرغبون في استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات وأتمتة الأعمال بدون برمجة معقدة (No heavy coding).
• المحتوى: استخدام أدوات Amazon QuickSight لتصميم أنظمة قرار ذكية، تحليل البيانات، وأتمتة جمع المعلومات وسير العمل في بيئة الأعمال الحقيقية.

3. مسار مهندس الوكلاء (Future AWS Agent Developer):

• الهدف: مسار متقدم جداً لمن يريد بناء أنظمة ذكاء اصطناعي إنتاجية (Production-grade) تعتمد على الوكلاء (Agents).
• المحتوى: استخدام Amazon Bedrock ونماذج Amazon Nova. تطبيق تقنيات متقدمة مثل (RAG)، وتطوير أنظمة تعتمد على وكيل واحد (مُزود بذاكرة وأدوات وAPIs)، وأنظمة متعددة الوكلاء (Multi-agent systems).
• المشاريع العملية للمسار: ستخرج بمحفظة أعمال (Portfolio) جاهزة لسوق العمل تشمل بناء “وكيل ذكاء اصطناعي لسلاسل الإمداد” و”نظام كونسيرج سفر متعدد الوكلاء”.

💡 معلومات إضافية وأنظمة الدعم

• المجتمع الطلابي (Student Community): بمجرد قبولك، ستنضم إلى منصة “Circle” الخاصة بالطلاب، حيث يمكنك طرح الأسئلة، التواصل مع زملائك (100,000 متعلم)، والحصول على دعم من المشرفين.
• الانسحاب والتأجيل: لا يوجد أي خيار للتأجيل أو الانسحاب المؤقت، يجب أن تلتزم بالجدول الزمني المذكور.
• التواصل: سيتم عبر البريد الإلكتروني حصراً (يُنصح بمراقبة مجلدات Spam/Promotions).
• طبيعة الشهادات: تقدم Udacity الشهادات بنسخة رقمية (Digital Copy) فقط، ويمكنك تحميلها وطباعتها بنفسك. لا تُطلب أي أوراق ثبوتية لاستلامها.