تدريب في الذكاء الاصطناعي من ميتا/ فيس بوك لاكتساب خبرات في المجال البحثي والعمل على مشكلة حقيقية والتدريب يقدم راتب تنافسي.
تدريب من فيس بوك
تدريب الذكاء الاصطناعي من ميتا هو تدريب لمدة عام في المجال البحثي الخاص بالذكاء الاصطناعي. وهذا التدريب يعتبر مناسب لكل من يسعى للحصول على الدكتوراه ونشر أوراق بحثية وتوسيع خبراته قبل الالتحاق ببرامج الدراسات العليا. خلال البرنامج سيساعدك الباحثين في هذا المجال من فيس بوك للعمل على مشروعك، سوف تعمل على اختيار مشكلة ثم تصميم تكنيك جديد من تعلم الألة ليحلها. سيكون البحث متعلق بالمجال العلمي من خلال التعاون مع الباحثين ونشر الأوراق العلمية والمؤتمرات. يتم تشجيع الأشخاص الذين لديهم خلفية عملية ويريدون الالتحاق ببرامج الدراسات العليا وهذا البرنامج بدوام كامل، لذلك لا يمكن أخذه مع وقت حضور الجامعة أو وظيفة بدوام كامل.
تفاصيل البرنامج
- نوع: تدريب
- مدة الدراسة: سنة
- التمويل: ممولة
- الاسم الرسمي للمنحة: The Artificial Intelligence AI Program
- الجهة الممولة: Meta
- مكان: الولايات المتحدة الأمريكية
- الدول المستهدفة: مصر، الإمارات العربية المتحدة، البحرين، جيبوتي، الجزائر، العراق، الأردن، جزر القمر، الكويت، لبنان، ليبيا، المغرب، موريتانيا، عمان، فلسطين، قطر، المملكة العربية السعودية، السودان، الصومال، سوريا، تونس، اليمن، جميع دول العالم.
مميزات الفرصة
- راتب تنافسي.
- العمل مع خبراء في مجال الذكاء الاصطناعي.
- تعلم كتابة ورقة علمية.
- العمل على مشروع حقيقي.
شروط القبول
-
- لديه أو في طريقة للحصول على درجة البكالوريوس في مجال من المجالات العلمية مثل العلوم أو الرياضيات أو الإحصاء أو الفيزياء أو الهندسة الكهربائية أو لديه خبرة عملية مساوية.
- لديه خبرة في لغة من لغات البرمجة مثل Python or C/C++.
- الخبرة في المجال البحثي أو البرمجة يمكن توضيحها عن طريق تدريبات، عمل، مسابقات.
- يجب استخراج تصريح عمل عند الحصول على التعيين.
- كفاءة اللغة الإنجليزية.
مؤهلات تفضيلية:
- أن يكون تعامل مع مجال الذكاء الاصطناعي من قبل.
- اكمل بعض الكورسات في : Linear Algebra, Probability, Calculus, أو ما يعادلها.
- معرفة ب PyTorch, TensorFlow, or Jax
- مساهمات في المشاريع مفتوحة المصدر.
- خبرة في المجال البحث.
الأوراق المطلوبة
- نموذج التقديم.
- سيرة ذاتية.
طريقة التقديم:
طريقة التسجيل هي بملأ نموذج التقديم من الرابط في الأسفل.
اخر موعد للتقديم:
ينتهي التقديم في 17 يناير 2023.
