تدريب وإرشاد في تطوير Full-stack وDevOps والذكاء الاصطناعي — من شخص يبني هذه الأشياء فعلًا

لمن هذه الخدمة#

المطورون الذين يريدون أن يصبحوا Full-stack أو ينتقلوا إلى هندسة الذكاء الاصطناعي، ومهندسو الخلفية الذين تتطلب وظيفتهم الآن مهارات DevOps، ومن غيّروا مسارهم المهني وأنهوا الدورات لكنهم لم ينشروا شيئًا قط، والفرق التي تريد منهجًا عمليًا ومحدّثًا بدل منهج عام.

المسارات#

تطوير Full-stack#

تصميم REST API، المصادقة، قواعد البيانات (PostgreSQL)، واجهة React، الاختبار والنشر. تنهي بتطبيق حقيقي يعمل على نطاق حقيقي.

DevOps والسحابة#

Docker من الأساس، Kubernetes بالمفاهيم المهمة (النشر، الخدمات، Ingress، الإعدادات، التوسع التلقائي)، CI/CD بـ GitHub Actions، البنية التحتية ككود بـ Terraform، والنشر على AWS أو Azure.

هندسة الذكاء الاصطناعي#

كيف تتصرف النماذج اللغوية عمليًا، تصميم التعليمات، الاسترجاع من مستنداتك (RAG)، التضمينات والبحث المتجهي، استدعاء الأدوات والوكلاء، مجموعات التقييم، والتكلفة وزمن الاستجابة في الإنتاج.

هندسة الأنظمة الخلفية#

نمذجة البيانات، أداء الاستعلامات، التخزين المؤقت بـ Redis، طوابير الرسائل، المراقبة، والأنماط التي تحافظ على استقرار الأنظمة وهي تنمو.

كيف يعمل الإرشاد#

1. جلسة تقييم (مجانية). ننظر أين أنت وأين تريد أن تصل، وأقترح خطة بمراحل.
2. جلسات أسبوعية. مباشرة، عملية، بمشاركة الشاشة: نبني، أراجع كودك، وتخرج بخطوة تالية واضحة.
3. بين الجلسات. واجب على مشروع حقيقي، وإجابة الأسئلة في قناة مشتركة.
4. معرض أعمال والخطوة التالية. في النهاية لديك أعمال منشورة تعرضها، و— إن أردت — جولة تحضير للمقابلات.

الدليل#

• مدرّب بتقييم 5 نجوم على Udacity، حيث أعمل مدرّب Full-stack منذ 2021، بندوات في REST APIs وDocker وKubernetes والنشر على AWS وReact وFlask والتطوير الموجّه بالاختبارات وأنماط التصميم.
• أكثر من 1,000 متدرب في Full-stack وDevOps والذكاء الاصطناعي.
• معيد للذكاء الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية في قسم هندسة الحاسبات بجامعة القاهرة.
• كل ما أدرّسه أفعله أيضًا: أقود خلفية منتج صوتي حيّ بالذكاء الاصطناعي وأسست منزل مصر.

أين وكيف أعمل#

الجلسات عن بُعد (القاهرة، UTC+2 — توقيت مريح للخليج وأوروبا وصباح الولايات المتحدة)، بالعربية أو الإنجليزية. الورش الحضورية ممكنة في القاهرة.