العمر 18 | Grade 12+ / Pre-university

الذكاء الاصطناعي لعمر 18 سنوات

في عمر 18 سنة (Grade 12+ / ما قبل الجامعة)، ينقل الطفل نموذجًا من دفتر الملاحظات إلى خدمة منشورة ومُراقَبة، ويتعلّم أساسيات MLOps، ويُكمل 20 ساعة من التدريب على مقابلات الذكاء الاصطناعي / تعلّم الآلة، ويحصل على انطلاقة مبكرة في الجبر الخطي والاحتمالات لسنة علوم الحاسوب الأولى. الفصول الثلاثة الأولى مجانية.

تنزيل التطبيقUniversity Bridge Curriculum

هل 18 عمرٌ مناسب للبدء في تعلّم الذكاء الاصطناعي؟

نعم. أغلب المناهج الكبرى (CSTA، AI4K12) تضع موضوعات الذكاء الاصطناعي الأساسية وفق مراحل تطور محددة، وهذه الدروس تتبع هذا التوزيع.

يحوّل عمر 18 سنة تركيز البحث في عمر 17 سنة نحو الإنتاج والتدريب العملي — النشر وMLOps والاستعداد للمقابلات — بوصفه الجسر إلى الجامعة.

Production AI — AI topic covered at age 18

Production AI

Take a notebook prototype to a deployed, monitored service.

MLOps Basics — AI topic covered at age 18

MLOps Basics

Versioning, evaluation, and the deployment habits real teams use.

Internship Prep — AI topic covered at age 18

Internship Prep

Resume, GitHub, and interview practice tuned to AI/ML internships.

University Bridge — AI topic covered at age 18

University Bridge

A first-year CS / AI head start: linear algebra, probability, and clean code.

ماذا يتعلّم الطفل بعمر 18في الذكاء الاصطناعي؟

المسار مبني على أربع وحدات، ومدّة كل وحدة نحو ثلاثة أسابيع من الدراسة الخفيفة.

1

Unit 1 — From notebook to production

Wrap a model in an API, containerise it, and deploy it. The full handover loop.

2

Unit 2 — MLOps essentials

Experiment tracking, evaluation pipelines, and basic monitoring — the boring-but-essential layer.

3

Unit 3 — Internship prep

Resume, GitHub cleanup, and 20 hours of interview practice targeted at AI/ML roles.

4

Unit 4 — University head-start

Linear algebra, probability, and software engineering essentials a first-year CS student is expected to know.

تعلّم مصمَّم لعمر 18

يبدأ بالقصص learning approach for 18-year-olds

يبدأ بالقصص

كل درس يفتتح بقصة قريبة من حياة الطفل قبل تقديم المفهوم.

دروس قصيرة learning approach for 18-year-olds

دروس قصيرة

الجلسات مصممة لتناسب الجدول اليومي بين المدرسة والواجبات.

محفّزة learning approach for 18-year-olds

محفّزة

نقاط الخبرة والأوسمة وشهادة قابلة للطباعة تحافظ على الحماس.

الأسئلة الشائعة

Is this for students who already know some AI?
Yes and no. About a third of age-18 students start here new to AI but with strong CS or math foundations. A two-unit prerequisite refresh covers the essentials before the production-focused core.
Will this prepare my 18-year-old for an internship?
Yes. The internship prep unit is the highest-conversion module on the platform — most students who complete it secure a paid internship within one cycle.
How is this different from a free MLOps course online?
It's narrower and faster. We strip MLOps down to the four habits that matter for an intern: experiment tracking, evaluation, deployment, and monitoring. No Kubernetes deep dives, no cloud-cost rabbit holes.
Is a deployed project actually expected by recruiters?
For AI/ML internships at competitive companies, yes. A single deployed, monitored project on GitHub clears most resume bars on its own.
Will this overlap with my child's first-year university coursework?
Some overlap is intentional. The university-bridge unit makes the first semester easier rather than redundant — students enter coursework with the tools and habits, not just the theory.

ابدأ رحلة تعلّم الذكاء الاصطناعي

جرّب الدروس الأولى مجانًا. لا حاجة لبطاقة ائتمان.

جرّب مجانًا

استعرض حسب العمر

العمر 10العمر 11العمر 12العمر 13العمر 14العمر 15العمر 16العمر 17العمر 18
تبحث عن موارد للمدارس؟ استعرض مسار K-12 الكامل · ما هو الذكاء الاصطناعي للأطفال؟