Omar Alharbi
Omar Alharbi
  • 74
  • 426 300
L12- The Transformer: Cross Attention
في هذه المحاضرة وضحنا بلوك (Cross-Attention) والمسؤول عن الربط بين (Decoder) و (Encoder). وشرحنا أيضا كيفية معالجة مخرجات (Decoder) في الطبقة الأخيرة من نموذج (Transformer).
============
Check out the Full Playlist for Course 2
ua-cam.com/video/NTHAThpRQkk/v-deo.html
============
check out the Full Playlist for Course 1
ua-cam.com/video/lUcZUCKDXbo/v-deo.html
============
Facebook Page
Dr-Omar-Alharbi-358739018534219
============
LinkedIn
www.linkedin.com/in/omar-alharbi-4370a266/
Переглядів: 116

Відео

L11-The Transformer: Masked Multi-Head Attention (Decoder)17:02L11-The Transformer: Masked Multi-Head Attention (Decoder)
L11-The Transformer: Masked Multi-Head Attention (Decoder)
Переглядів 87Місяць тому
في هذه المحاضرة بدأنا في شرح جزء (Decoder) في نموذج (Transformer). وتناولنا بلوك (Masked Multi-Head Attention) ووضحنا الفرق بينه وبين المستخدم في جزء (Encoder). Check out the Full Playlist for Course 2 ua-cam.com/video/NTHAThpRQkk/v-deo.html check out the Full Playlist for Course 1 ua-cam.com/video/lUcZUCKDXbo/v-deo.html Facebook Page Dr-Omar-Alharbi-358739018534219 LinkedIn www.li...
L10-The Transformer: (Add & Norm) and Position-Wise Feed Forward15:29L10-The Transformer: (Add & Norm) and Position-Wise Feed Forward
L10-The Transformer: (Add & Norm) and Position-Wise Feed Forward
Переглядів 101Місяць тому
في هذه المحاضرة تناولنا الجزء الأخير من (Encoder) في نموذج (Transformer) وهي مرحلة (Add & Norm) و (Position-wise Feed Forward Network)، ووضحنا السبب في استخدام هذه الإجراءات. محاضرات ذات علاقة ua-cam.com/video/Dch6J3HzIOw/v-deo.html Check out the Full Playlist for Course 2 ua-cam.com/video/NTHAThpRQkk/v-deo.html check out the Full Playlist for Course 1 ua-cam.com/video/lUcZUCKDXbo/v-deo.html Fa...
L9-The Transformer: Multi-Head Attention32:43L9-The Transformer: Multi-Head Attention
L9-The Transformer: Multi-Head Attention
Переглядів 103Місяць тому
في هذه المحاضرة وضحنا البلوك المسمى (Multi-Head Attention) في جزء الـ (Encoder) من نموذج الـ (Transformer). وضحنا الفرق بين (Attention) الذي سبق وشرحناه في سياق (RNN) و (Self-Attention) المستخدم في نموذج (Transformer). Check out the Full Playlist for Course 2 ua-cam.com/video/NTHAThpRQkk/v-deo.html check out the Full Playlist for Course 1 ua-cam.com/video/lUcZUCKDXbo/v-deo.html Facebook Page fa...
L8-The Transformer: Input Embeddings& Positional Encoding32:53L8-The Transformer: Input Embeddings& Positional Encoding
L8-The Transformer: Input Embeddings& Positional Encoding
Переглядів 135Місяць тому
في هذه المحاضرة تناولنا نموذج (Transformer). نقدم فكرة عامة عن هذا النموذج والفرق بينه وبين النماذج الأخرى السابقة. نوضح هذا النموذج في سياق مشكلة الترجمة الآلية (Machine translation) وباستخدام (Encoder-Decoder model). ولأهمية هذا النموذج سنتناوله على عدة محاضرات ونبدأ مع (Input Embeddings & Positional Encoding). Check out the Full Playlist for Course 2 ua-cam.com/video/NTHAThpRQkk/v-deo.html c...
L7-Encoder-Decodel Model with Attention24:58L7-Encoder-Decodel Model with Attention
L7-Encoder-Decodel Model with Attention
Переглядів 138Місяць тому
في هذه المحاضرة تناولنا مفهوم الإنتباه (Attention) وأهميته في تمكين (Encoder-Decoder Model) من التغلب على مشاكل (RNN & LSTM) في معالجة السلاسل الطويلة. محاضرات ذات علاقة ua-cam.com/video/BKRP2dk7FZM/v-deo.html ua-cam.com/video/tJezFXgHYHI/v-deo.html Check out the Full Playlist for Course 2 ua-cam.com/video/NTHAThpRQkk/v-deo.html check out the Full Playlist for Course 1 ua-cam.com/video/lUcZUCKD...
L6- Encoder-Decoder Model (Seq-to-Seq)26:23L6- Encoder-Decoder Model (Seq-to-Seq)
L6- Encoder-Decoder Model (Seq-to-Seq)
Переглядів 141Місяць тому
في هذه المحاضرة وضحنا آلية عمل نموذج (Encoder-Decoder) في سياق مشكلة الترجمة الآلية (Machine Translation). Check out the Full Playlist for Course 2 ua-cam.com/video/NTHAThpRQkk/v-deo.html check out the Full Playlist for Course 1 ua-cam.com/video/lUcZUCKDXbo/v-deo.html Facebook Page Dr-Omar-Alharbi-358739018534219 LinkedIn www.linkedin.com/in/omar-alharbi-4370a266/
L5- RNN-based Language Models41:44L5- RNN-based Language Models
L5- RNN-based Language Models
Переглядів 164Місяць тому
في هذه المحاضرة نتعرف على مفهوم نماذج اللغة (Language Models) وكيف يتم بنائها باستخدام (RNN). محاضرات ذات علاقة ua-cam.com/video/tJezFXgHYHI/v-deo.html ua-cam.com/video/xunB1Wh8Hwk/v-deo.html ua-cam.com/video/o-De2hfSFfw/v-deo.html ua-cam.com/video/mCB8osZYaYE/v-deo.html ua-cam.com/video/ngwLtyuSV9g/v-deo.html ua-cam.com/video/oyUaQynsPl8/v-deo.html Check out the Full Playlist for Course 2 ua-c...
L4- Long Short-Term Memory (LSTM)37:04L4- Long Short-Term Memory (LSTM)
L4- Long Short-Term Memory (LSTM)
Переглядів 196Місяць тому
في هذه المحاضرة نستعرض نقاط الضعف في نموذج (RNN)، ونوضح التعديلات والاضافات التي أجريت على النموذج لنحصل على نموذج (LSTM) القادرعلى معالجة نقاط الضعف. محاضرات ذات علاقة ua-cam.com/video/IEjhWQPJBpk/v-deo.html ua-cam.com/video/d9_2cyr9Yhg/v-deo.html Check out the Full Playlist for Course 2 ua-cam.com/video/NTHAThpRQkk/v-deo.html check out the Full Playlist for Course 1 ua-cam.com/video/lUcZUCKDX...
L3-RNN Types13:51L3-RNN Types
L3-RNN Types
Переглядів 168Місяць тому
في هذه المحاضرة نتعرف على انواع شبكة (RNN) بناء على المدخلات والمخرجات. Check out the Full Playlist for Course 2 ua-cam.com/video/NTHAThpRQkk/v-deo.html check out the Full Playlist for Course 1 ua-cam.com/video/lUcZUCKDXbo/v-deo.html Facebook Page Dr-Omar-Alharbi-358739018534219
L2-Neural Network to RNN part 226:00L2-Neural Network to RNN part 2
L2-Neural Network to RNN part 2
Переглядів 171Місяць тому
في هذه المحاضرة نوضح ما هي الحاجة التي أدت لتطوير نموذج الشبكة العصبية التكرارية (Recurrent Neural Network). وكيف تم التعديل على بنية الشبكة التقليدية لتصبح قادرة على حل مشاكل تكون فيها البيانات مرتبطة مع بعضها البعض زمانيا وتسلسليا. محاضرات ذات علاقة ua-cam.com/video/Qt-9fYb0UxU/v-deo.html ua-cam.com/video/DIj3GnLZezM/v-deo.html ua-cam.com/video/FJz5Ji13Ay4/v-deo.html ua-cam.com/video/o-De2hfS...
L1-Neural Network to RNN Part 147:32L1-Neural Network to RNN Part 1
L1-Neural Network to RNN Part 1
Переглядів 488Місяць тому
في هذه المحاضرة نوضح ما هي الحاجة التي أدت لتطوير نموذج الشبكة العصبية التكرارية (Recurrent Neural Network). وكيف تم التعديل على بنية الشبكة التقليدية لتصبح قادرة على حل مشاكل تكون فيها البيانات مرتبطة مع بعضها البعض زمانيا وتسلسليا. محاضرات سابقة ذات علاقة ua-cam.com/video/tKw5PbRenU4/v-deo.html ua-cam.com/video/IEjhWQPJBpk/v-deo.html ua-cam.com/video/HqsJF0XSt6U/v-deo.html Check out the Full ...
L22- Convolutional Neural Network from Scratch using Numpy (Forward-Propagation)47:10L22- Convolutional Neural Network from Scratch using Numpy (Forward-Propagation)
L22- Convolutional Neural Network from Scratch using Numpy (Forward-Propagation)
Переглядів 2,3 тис.2 роки тому
بناء شبكة (ConvNet) باستخدام مكتبة (Numpy). Check out the Full Playlist for Course 2 ua-cam.com/video/NTHAThpRQkk/v-deo.html check out the Full Playlist for Course 1 ua-cam.com/video/lUcZUCKDXbo/v-deo.html Facebook Page Dr-Omar-Alharbi-358739018534219
L21- Convolutional Neural Network (Convolve over Volume)29:41L21- Convolutional Neural Network (Convolve over Volume)
L21- Convolutional Neural Network (Convolve over Volume)
Переглядів 1,6 тис.2 роки тому
محاضرة نوضح فيها كيف تتعامل (CNN) مع (RGB image) من خلال عملية تعرف بـ (Convolve over Volume). كما تناولنا حالات عدة توضح التعامل مع المصفوفات. Check out the Full Playlist for Course 2 ua-cam.com/video/NTHAThpRQkk/v-deo.html check out the Full Playlist for Course 1 ua-cam.com/video/lUcZUCKDXbo/v-deo.html Facebook Page Dr-Omar-Alharbi-358739018534219
L20- Convolutional Neural Network (with 2 Conv Layers)35:57L20- Convolutional Neural Network (with 2 Conv Layers)
L20- Convolutional Neural Network (with 2 Conv Layers)
Переглядів 1,3 тис.2 роки тому
محاضرة نستعرض من خلالها كيفية إضافة طبقة أخرى (Conv Layer) إلى الشبكة. وضحنا كيف ستتعامل الطبقة الأخرى مع المصفوفات المدخلة، كما وضحنا كيفية التعامل مع (Bias). أيضا تم التطرق لمفاهيم مثل (Channels, Volume). Check out the Full Playlist for Course 2 ua-cam.com/video/NTHAThpRQkk/v-deo.html check out the Full Playlist for Course 1 ua-cam.com/video/lUcZUCKDXbo/v-deo.html Facebook Page D...
L19- Convolutional Neural Network (Zero Padding)1:15:45L19- Convolutional Neural Network (Zero Padding)
L19- Convolutional Neural Network (Zero Padding)
Переглядів 1,5 тис.2 роки тому
L19- Convolutional Neural Network (Zero Padding)
L18- Convolutional Neural Network | part3(Edges & Dimensions)49:37L18- Convolutional Neural Network | part3(Edges & Dimensions)
L18- Convolutional Neural Network | part3(Edges & Dimensions)
Переглядів 1,6 тис.2 роки тому
L18- Convolutional Neural Network | part3(Edges & Dimensions)
L17- Convolutional Neural Network | part242:42L17- Convolutional Neural Network | part2
L17- Convolutional Neural Network | part2
Переглядів 1,8 тис.2 роки тому
L17- Convolutional Neural Network | part2
L16- Convolutional Neural Network | part153:39L16- Convolutional Neural Network | part1
L16- Convolutional Neural Network | part1
Переглядів 3,5 тис.2 роки тому
L16- Convolutional Neural Network | part1
L15- Python | The Sequential Model for Building a Neural Network50:30L15- Python | The Sequential Model for Building a Neural Network
L15- Python | The Sequential Model for Building a Neural Network
Переглядів 2,1 тис.2 роки тому
L15- Python | The Sequential Model for Building a Neural Network
L14- numpy, TensorFlow, Keras, ScikitLearn32:56L14- numpy, TensorFlow, Keras, ScikitLearn
L14- numpy, TensorFlow, Keras, ScikitLearn
Переглядів 2 тис.2 роки тому
L14- numpy, TensorFlow, Keras, ScikitLearn
L13- Activation Functions (Relu | Dying Relu& Gradient Exploding)54:50L13- Activation Functions (Relu | Dying Relu& Gradient Exploding)
L13- Activation Functions (Relu | Dying Relu& Gradient Exploding)
Переглядів 2,7 тис.2 роки тому
L13- Activation Functions (Relu | Dying Relu& Gradient Exploding)
L12- Activation Functions (Sigmoid & Tanh | Saturation & Gradient Vanishing)59:41L12- Activation Functions (Sigmoid & Tanh | Saturation & Gradient Vanishing)
L12- Activation Functions (Sigmoid & Tanh | Saturation & Gradient Vanishing)
Переглядів 4,6 тис.2 роки тому
L12- Activation Functions (Sigmoid & Tanh | Saturation & Gradient Vanishing)
L11- Python | Backpropagation (Softmax) | تطبيق عملي-الانتشار الخلفي (سوفت ماكس)20:39L11- Python | Backpropagation (Softmax) | تطبيق عملي-الانتشار الخلفي (سوفت ماكس)
L11- Python | Backpropagation (Softmax) | تطبيق عملي-الانتشار الخلفي (سوفت ماكس)
Переглядів 1,5 тис.2 роки тому
L11- Python | Backpropagation (Softmax) | تطبيق عملي-الانتشار الخلفي (سوفت ماكس)
L10- Backpropagation with Sofmax derivatives | المشتقات في الانتشار الخلفي مع السوفت ماكس34:01L10- Backpropagation with Sofmax derivatives | المشتقات في الانتشار الخلفي مع السوفت ماكس
L10- Backpropagation with Sofmax derivatives | المشتقات في الانتشار الخلفي مع السوفت ماكس
Переглядів 1,3 тис.2 роки тому
L10- Backpropagation with Sofmax derivatives | المشتقات في الانتشار الخلفي مع السوفت ماكس
L9- Multi-Class Neural Networks (Backpropagation/Softmax) | الشبكة العصبية (التصنيف متعدد الفئات)37:47L9- Multi-Class Neural Networks (Backpropagation/Softmax) | الشبكة العصبية (التصنيف متعدد الفئات)
L9- Multi-Class Neural Networks (Backpropagation/Softmax) | الشبكة العصبية (التصنيف متعدد الفئات)
Переглядів 1,8 тис.2 роки тому
L9- Multi-Class Neural Networks (Backpropagation/Softmax) | الشبكة العصبية (التصنيف متعدد الفئات)
L8- Multi-Class Neural Networks (Softmax) | الشبكة العصبية (التصنيف متعدد الفئات)26:24L8- Multi-Class Neural Networks (Softmax) | الشبكة العصبية (التصنيف متعدد الفئات)
L8- Multi-Class Neural Networks (Softmax) | الشبكة العصبية (التصنيف متعدد الفئات)
Переглядів 2,7 тис.2 роки тому
L8- Multi-Class Neural Networks (Softmax) | الشبكة العصبية (التصنيف متعدد الفئات)
L7- Python | NN(Back Propagation) | تطبيق عملي-الانتشار الخلفي41:32L7- Python | NN(Back Propagation) | تطبيق عملي-الانتشار الخلفي
L7- Python | NN(Back Propagation) | تطبيق عملي-الانتشار الخلفي
Переглядів 3,1 тис.2 роки тому
L7- Python | NN(Back Propagation) | تطبيق عملي-الانتشار الخلفي
L6- Neural Networks (Backpropagation 2) | الانتشار الخلفي_جزء ثاني29:50L6- Neural Networks (Backpropagation 2) | الانتشار الخلفي_جزء ثاني
L6- Neural Networks (Backpropagation 2) | الانتشار الخلفي_جزء ثاني
Переглядів 2,4 тис.2 роки тому
L6- Neural Networks (Backpropagation 2) | الانتشار الخلفي_جزء ثاني
L5- Neural Network (Backpropagation 1) | الانتشار الخلفي_جزء أول52:16L5- Neural Network (Backpropagation 1) | الانتشار الخلفي_جزء أول
L5- Neural Network (Backpropagation 1) | الانتشار الخلفي_جزء أول
Переглядів 5 тис.2 роки тому
L5- Neural Network (Backpropagation 1) | الانتشار الخلفي_جزء أول

КОМЕНТАРІ

  • @sambob9150
    @sambob9150 2 дні тому

    جزاكم الله خيرا يا دكتور. دورس جد قيمة هل من الممكن ان تفيدونا بدروس اخرى اكثر تفصيلا في موضوع word embedding و ان امكن مثال تطبيقي ل transformers

  • @ismailhosni7760
    @ismailhosni7760 3 дні тому

    ما شاء الله شرح اسطوري .... بارك الله فيك استاذ استاذ انا طالب دكتوراه في الاحصاء التطبيقي والاقتصاد من الجزائر .......ممكن ايمايلك حتى اتواصل معاك ربي يحفظك

  • @medBkDev
    @medBkDev 5 днів тому

    شاهدت عديد المحاضرات ولم يعترضني تفسير افضل من تفسير الدكتور. هنيئا لك هذا العلم وهنيئا لك صدقة العلم

  • @mohammedkastali7096
    @mohammedkastali7096 23 дні тому

    شكرا استاد

  • @user-sq1pm8lp3o
    @user-sq1pm8lp3o 26 днів тому

    نريد سلايدات الي تشرح فيها دكتور

  • @samibensouissi
    @samibensouissi 29 днів тому

    جزاكم الله خيرا ونفع بكم وزادكم علما وتوفيقا

  • @ALG397
    @ALG397 Місяць тому

    السلام عليكم متى سيتم التطبيق الفعلي برمجيا

  • @AliAhmed-hn2eo
    @AliAhmed-hn2eo Місяць тому

    دكتور كيف اتواصل مع حظرتك

  • @SohaAhmedMohamed
    @SohaAhmedMohamed Місяць тому

    👏👏

  • @SohaAhmedMohamed
    @SohaAhmedMohamed Місяць тому

    مبدع ماشاء

  • @zhyanrafaatali6874
    @zhyanrafaatali6874 Місяць тому

    وعندي سؤال اخر، لماذ لم نشتق penality term، لايجات ثيتاj?

  • @zhyanrafaatali6874
    @zhyanrafaatali6874 Місяць тому

    شكرا لك دكتور علي الاجابة، انا ممنونة الك، بس دكتور انا قصدي ثيتا صفر وليس ثيتا j، اعتقد Xj, زايد، شكرا لك مرة اخرى الله يوفقك. مع تحياتي

  • @zhyanrafaatali6874
    @zhyanrafaatali6874 Місяць тому

    السلام عليكم ورحمة الله وبركاته، دكتور عمر، شكرا لك علي المعلومات القيمة، عندي سؤال في اخر سلايد، اعتقد هناك خطاء مطبعي عندما نجد ثيتا 0 في logistic regression اعتقد Xj زيادة، و في ايجاد ثيتا j، هل الفا تضرب panality term؟ او لا؟ ارجوا الجواب لاني محتاج هذا الموضوع، مع تحياتي.

    • @Omar2366
      @Omar2366 Місяць тому

      لا يوجد خطأ، ونعم ثيتا تضرب،،،، في هذه المحاضرة تجدين الاجابة ua-cam.com/video/7IpQn8Kxxsw/v-deo.html

  • @TheExam-hr5nb
    @TheExam-hr5nb Місяць тому

    من اين ابدا من الصفر هل هناك خريطة لمحضاراتك

  • @zhyanrafaatali6874
    @zhyanrafaatali6874 Місяць тому

    thank you

  • @MarkTaha1142
    @MarkTaha1142 Місяць тому

    كيف يمكنني تواصل مع حضرتك خاص وشكرا 🌹

  • @HeshamSA
    @HeshamSA Місяць тому

    عودا حميدا اسطورة الشرح .. جزاك الله خير

  • @alawdiplus6465
    @alawdiplus6465 Місяць тому

    عودتك أشعرتنا بشعور يصعب أن نعبر عنه بالكلمات أو أن نخطه بالأنامل، بالنسبة لي قد أجد من يشرح ما تشرحه ولكن من الصعب أن أجد من يشرح بالطريقة التي تشرح بها. في زمن طغيان المادة والتفاهة معًا، أصبح من النادر أن نجد هامات وقدوات علمية وأخلاقية يخدموننا دون مقابل، وينفقون من أوقاتهم لا لشيء سوى خدمة أمتهم وإرضاء ربهم. أمثالك يا دكتور نجدهم كمنارات هدى نهتدي بها، وتخرجنا من ظلمات الجهل والوهم إلى أنوار المعرفة والعلم. اعلم يا دكتور بأننا لا نستطيع أن نشكرك، أو نجزيك بما تقدم، لكننا ندعو لك؛ لإن ربنا وحده من يعرف قدرك وجهدك ويستطيع مجازاتك، فجزاك الله عنا خير الجزاء. ومرحبًا بعودتك.🤗

    • @abdessamedbouchena8823
      @abdessamedbouchena8823 Місяць тому

      والله كلمات حق في حق الدكتور بارك الله له في علمه ووالديه

  • @user-ty5cp8qv5f
    @user-ty5cp8qv5f Місяць тому

    ربنا يحفظك ويوفقك دكتورنا والله كنت منتظر تكمل السلسلة بفارغ الصبر لأنه والله قناتك ومحتواك زرع فيا نقطة تحول كبيرة في تعلم الذكاء الاصطناعي وجعلني أتوجه نحو هذا المجال الواعد والممتع بعد أن كنت بدأت بالتقهقر والتراجع بسبب شحة المحتوى العربي ، لكن والله وبدون مجاملة أن محتواك جعلني افهم الكثير الكثير من الاشياء والأساسيات وصار محتواك مرجع لي في كل فترة أعود إليه ، والأن الحمد لله بفضل الله ثم بفضل محتواك بدأت انطلق في الذكاء الاصطناعي من كل ما اعماق قلبي أشكرك ❤ على هذا المجهود الجبار والنادر ويشهد الله يا دكتور أننا ندعو الله لك على ظهر الغيب

  • @benafiamohamedabdessamd3705
    @benafiamohamedabdessamd3705 Місяць тому

    عاد استاذنا الفاضل, انا طالب جامعي سنة خامسة ماستر في تخصص الذكاء الاصطناعي و الله صارلي زمان متابع دروسك للاستفادة من العلم النافع الذي تقدمه ماشاء الله عليك استاذنا, دروسك علمتني احسن بكثير مما تعلمته هنا في الجامعة التي ادرس بها ,اتمنى انك تواصل تقديم هذا المحتوى بطريقتك الخاصة اللي اعتدنا عليها, و عودة مباركة ان شاء الله لك مني كل التقدير و الاحترام, وفقك الله و سددك لما يحب و يرضى

  • @manarma7536
    @manarma7536 Місяць тому

    عوداً حميداً

  • @rasuldheyaaahmed1146
    @rasuldheyaaahmed1146 Місяць тому

    😇🥰😇🥰

  • @abdessamedbouchena8823
    @abdessamedbouchena8823 Місяць тому

    بارك الله فيك ودكتور وزادك علما ورفعة بدون مجامله لم ارى شرح بهذا التفصيل الدقيق سواء من المحتوى العربي او الاجنبي متشوق للباقي الحلقات ومشكور مجددا

  • @kadryhamed7412
    @kadryhamed7412 Місяць тому

    متعك الله بالصحة والعافية

  • @youssefadel4685
    @youssefadel4685 Місяць тому

    استمر يا دكتور الشرح ممتاز

  • @spyo
    @spyo Місяць тому

    دكتور هل في طريقه اقدر احصل فيها على سلايدات

  • @user-tf5zl4rv8q
    @user-tf5zl4rv8q Місяць тому

    عودا حميدا يا دكتور عمر اشتقنا لمحاضراتك الرائعة ❤

  • @engnada1985
    @engnada1985 2 місяці тому

    السلام عليكم..ممكن مثال ريااضي على ذلك

  • @user-qw1oe5bb6n
    @user-qw1oe5bb6n 2 місяці тому

    جزاك الله خيرا

  • @engnada1985
    @engnada1985 2 місяці тому

    دكتور ممكن ملف امثلة لكي اتمرن للامتحان

  • @engnada1985
    @engnada1985 2 місяці тому

    دكتور ممكن تدعمنا ب pdf خاص بأمثله حتى نتمرن

  • @singularitytahabenmalek199
    @singularitytahabenmalek199 2 місяці тому

    بارك الله فيك و فيمن رباك ربي يجازيك

  • @singularitytahabenmalek199
    @singularitytahabenmalek199 2 місяці тому

    جزاك الله عنا خيرا كثيرا ❤

  • @engnada1985
    @engnada1985 2 місяці тому

    مااعرف شون اشكرك لان صار اربع ايام اصارع هذا الموضوع..الف رحمة ونور ع امك وابوك

  • @othmanomar5488
    @othmanomar5488 3 місяці тому

    عافاك الله دكتور ممكن سلايدات المادة

  • @mohamedtabid1860
    @mohamedtabid1860 3 місяці тому

    شرح ممتاز

  • @PyProjects
    @PyProjects 3 місяці тому

    شرح حضرتك جميل ومبسط جزاك الله كل خير

  • @PyProjects
    @PyProjects 3 місяці тому

    جزاك الله خيرًا

  • @soulhammosawi9830
    @soulhammosawi9830 3 місяці тому

    بارك الله بكم وجعلها بميزان حسناتكم زكاة العلم

  • @mariadn3609
    @mariadn3609 4 місяці тому

    احسن شرح بالعربية لقيتو فاليوتوب، بارك الله فيك و فيمن رباك ربي يجازيك

  • @AhmedAdel-fg7jp
    @AhmedAdel-fg7jp 4 місяці тому

    جزاك الله خير شرح رائع وضحت المفهوم

  • @user-xy3or9ty6h
    @user-xy3or9ty6h 4 місяці тому

    رقم 11 y جاي ازاي مش فاهم

  • @zainabobied-tg9fv
    @zainabobied-tg9fv 4 місяці тому

    فوق الممتاز، جزاك الله خير

  • @zainabobied-tg9fv
    @zainabobied-tg9fv 4 місяці тому

    شرح فوق الممتاز ، جزاك الله خير, هل يمكن الحصول علي العرض التقديمي حقك ؟

  • @zainabobied-tg9fv
    @zainabobied-tg9fv 4 місяці тому

    جزاك الله خير,لو تكرمت ارسل ملف العرض

  • @Ahmed.r.a
    @Ahmed.r.a 4 місяці тому

    محاضرة اكثر من روعة. ربط الافكار جدا سلس. بارك الله بيك ننتظر منك المزيد.

  • @kamalaittouchent3184
    @kamalaittouchent3184 5 місяців тому

    Merci beaucoup

  • @ibrahimalmohamad1548
    @ibrahimalmohamad1548 5 місяців тому

    أستاذ ياريت إذا ممكن تضع لنا ملف السلايدات في الوصف أو التعليقات

  • @Yumnaosama99
    @Yumnaosama99 5 місяців тому

    شكرا جزيلا شرح رائع

  • @kawtharairouta2412
    @kawtharairouta2412 5 місяців тому

    شكراااااا❤❤❤❤❤❤