SAIC

مجتمع الذكاء الاصطناعي السوري

SYRIAN AI COMMUNITY · الملف التعريفي ٢٠٢٦

نؤمن أن المعرفة تنمو بالمشاركة، وأن الفرص تُصنع حين يجتمع الشغف بالتعلّم وروح المبادرة.

معًا نتعلّم · نتشارك الخبرة · نبني الفرص

٠١من نحن

من نحن؟

مبادرة شبابية يقودها الشغف بالمعرفة والرغبة في إحداث أثر حقيقي.

مجتمع الذكاء الاصطناعي السوري يجمع الطلاب والمطورين والمهتمين بالذكاء الاصطناعي مع أصحاب الخبرة والمدربين، ضمن مساحة تعاونية تُشجّع على التعلّم، وتبادل التجارب، وتطوير المهارات، والعمل على تطبيقات ومشروعات عملية.

نسعى إلى جعل تعلّم الذكاء الاصطناعي أكثر قربًا وإتاحة للشباب السوري، وتحويل الاهتمام بهذا المجال سريع التطور إلى مسارات تعلم واضحة وتجارب تطبيقية تساعد المشاركين على بناء قدراتهم والثقة بمهاراتهم.

بيئة تتعلّم وتُعلّم

لا نرى المجتمع مجرد جهة تقدم ورشات أو معسكرات تدريبية؛ بل بيئة تتعلّم وتُعلّم في الوقت نفسه، يجد فيها المتعلمون فرصة للنمو، ويجد فيها المدربون مساحة لمشاركة المعرفة والخبرة وإحداث أثر يتجاوز حدود القاعة التدريبية.

مساحة واحدة تجمع

  • الطلاب والخريجين
  • المطورين
  • المهتمين بالذكاء الاصطناعي
  • أصحاب الخبرة والمدربين
٠٢حكاية الانطلاق

مجتمع وُلد من الحاجة

انطلقت فكرة المجتمع استجابةً لحاجة ملموسة لدى شريحة واسعة من الشباب السوري.

من جهة

شغف متزايد بالتقنيات الحديثة

اهتمام واسع لدى الشباب بالذكاء الاصطناعي وأدواته المتجددة.

ومن جهة أخرى

تفاوت في الوصول إلى

التدريب التطبيقي · الإرشاد · فرص الاحتكاك بالتجارب المهنية التي يتطلبها سوق العمل المتطور.

وفي ظل الفجوة بين واقع الفرص والموارد المتاحة محليًا وبين متطلبات وممارسات سوق العمل خارج سوريا، نشأت قناعة بأن تقليص هذه الفجوة يبدأ من بناء الإنسان وتمكينه بالمعرفة والمهارة والتجربة.

من هنا جاء مجتمع الذكاء الاصطناعي السوري: مبادرة تنطلق من الشباب، وتعمل من أجل الشباب، وتسعى إلى مدّ جسور المعرفة والخبرة، وربط ما يتعلمه الطالب في الجامعة بما يحتاج إليه لبناء مشروعات واقعية والمشاركة في بيئات عمل احترافية.

فكرتنا الأساسية

لا ينبغي أن تكون الجغرافيا أو محدودية الفرص عائقًا أمام طموح الشباب. نعمل على تقريب المعرفة والخبرة العملية من كل من يمتلك الرغبة والاستعداد للتعلّم والعطاء.

٠٣الرؤية والرسالة

إلى أين نتجه، وكيف

رؤيتنا

أن نكون مجتمعًا سوريًا فاعلًا في تمكين جيل من المتعلمين والمطورين والمدربين القادرين على مواكبة تطورات الذكاء الاصطناعي، والإسهام في صناعة حلول ذات قيمة، والمنافسة بمهاراتهم في سوق العمل المحلي والعالمي.

رسالتنا

توفير بيئة مجتمعية محفزة وشاملة لتبادل المعرفة والخبرات في مجال الذكاء الاصطناعي، من خلال:

  • ورشات العمل
  • المعسكرات التدريبية
  • الأنشطة التطبيقية
  • التعاون بين الأفراد

بما يساعد على

١

تطوير المهارات التقنية والمهنية

٢

دعم المدربين الراغبين في مشاركة تجاربهم

٣

المساهمة تدريجيًا في تقليص الفجوة بين التعليم ومتطلبات سوق العمل

٠٤أهدافنا

سبعة أهداف توجّه كل نشاط نقدّمه

١

تمكين الشباب بالمعرفة والمهارات

مساعدة الطلاب والمطورين على فهم تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة وتطبيقها بثقة وكفاءة.

٢

تقليص الفجوة بين التعلم وسوق العمل

التركيز على المهارات المطلوبة عمليًا، وأساليب العمل الهندسي، وبناء المشروعات القابلة للتطوير والعرض.

٣

توفير فرص تعلم تطبيقية

تنظيم ورشات ومعسكرات وأنشطة تنتقل بالمشارك من المفاهيم النظرية إلى الممارسة وحل المشكلات.

٤

احتضان المدربين ومشاركة الخبرات

فتح مساحة لمن يمتلك المعرفة والتجربة ويرغب في تقديمها، مع دعم ثقافة التعليم المتبادل والتطوع المعرفي.

٥

بناء شبكة علاقات مهنية ومجتمعية

ربط الطلاب بالمطورين والمدربين وأصحاب الخبرات، وتعزيز التعاون وتبادل الفرص والخبرات.

٦

تشجيع الابتكار والمبادرة

تحفيز المشاركين على تطوير أفكار ومشروعات تعالج احتياجات واقعية وتخلق قيمة للمجتمع.

٧

تعزيز التعلم المستمر

بناء ثقافة تواكب التطورات المتسارعة في الذكاء الاصطناعي، وتؤمن بأن التعلّم رحلة مشتركة لا تنتهي بانتهاء دورة تدريبية.

٠٥كيف نحقق أهدافنا

خمسة مسارات عمل تنقل المعرفة من القاعة إلى التطبيق

٠١

ورشات العمل التقنية

لقاءات تدريبية مركزة للتعرف على مفاهيم وأدوات جديدة، ومناقشتها وتجربتها عمليًا، مع تشجيع الحوار وطرح الأسئلة والتعلّم من الخبرات المختلفة.

٠٢

المعسكرات التدريبية التطبيقية

مسارات تعلم أكثر تنظيمًا وعمقًا تجمع بين الأساس النظري والتطبيق العملي والمشروعات، لتطوير المهارات بصورة متدرجة ومترابطة.

٠٣

مشاركة التجارب والخبرات

إتاحة المجال للمتخصصين والمدربين والممارسين لنقل خبراتهم العملية، بما فيها التحديات والأخطاء والدروس المستفادة، لتصبح المعرفة أقرب إلى الواقع المهني.

٠٤

التعلم التعاوني وبناء المشروعات

العمل ضمن فرق، ومراجعة الحلول، وتبادل الملاحظات، وتطوير نماذج وتطبيقات يمكن عرضها والاستفادة منها بوصفها خبرة عملية ملموسة.

٠٥ · التواصل وبناء الجسور

تعزيز التواصل بين المهتمين داخل سوريا وخارجها، والاستفادة من الخبرات المتنوعة في توسيع آفاق المتعلمين وتقريبهم من أساليب العمل والمعايير المهنية الأوسع.

٠٦لمن نعمل

لمن نعمل؟

الفئات التي نخدمها والقيمة التي نسعى إلى تقديمها لكلٍّ منها.

الفئةالقيمة التي نسعى إلى تقديمها
الطلاب والخريجون

مسارات تعلم وتطبيق تدعم انتقالهم من الدراسة إلى الممارسة المهنية.

المطورون والمهتمون بالتقنية

فرص لتطوير المهارات واستكشاف مجالات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته.

المدربون وأصحاب الخبرة

منصة مجتمعية لمشاركة المعرفة، وتطوير الخبرة التدريبية، وصناعة أثر ملموس.

المتطوعون والمساهمون

مساحة للمبادرة والعمل الجماعي والمساهمة في خدمة المجتمع.

الجهات والمبادرات المتعاونة

فرص للتعاون في أنشطة تعليمية ومشروعات تسهم في بناء القدرات.

نرحّب بالخلفيات والخبرات المختلفة، ونرى في تنوّعها مصدرًا للإثراء والابتكار؛ ففي المجتمع مساحة لكل من يمتلك الرغبة والاستعداد للتعلّم والعطاء.

٠٧قيمنا

المبادئ التي تحكم طريقة عملنا

إتاحة المعرفة

نؤمن بأن فرصة التعلّم والنمو يجب أن تكون أوسع وأكثر قربًا من الجميع.

روح المجتمع

نتقدم حين نساعد بعضنا بعضًا، ونحتفي بنجاح الفرد بوصفه نجاحًا مشتركًا.

التطبيق قبل الاكتفاء بالنظرية

نربط ما نتعلمه بمشكلات ومشروعات وتجارب حقيقية.

المشاركة والعطاء

نثمّن وقت المدربين والمتطوعين وخبراتهم، ونشجع إعادة مشاركة المعرفة.

الجودة والمسؤولية

نهتم بدقة المحتوى، ووضوح التوقعات، والاستخدام الواعي والمسؤول للتقنيات.

التنوع والتعاون

نرحّب بالخلفيات والخبرات المختلفة، ونرى فيها مصدرًا للإثراء والابتكار.

التعلّم المستمر

نتعامل مع التطور التقني بوصفه فرصة مستمرة للتجربة والتجدد.

٠٨نموذج من أنشطتنا

معسكر هندسة الذكاء الاصطناعي

AI ENGINEERING CAMP

من فهم نماذج الذكاء الاصطناعي إلى بناء منتجات AI جاهزة للعرض والنشر.

١٠جلسات تدريبية
٣٠ساعة تدريب
٨مدربين خبراء
Capstoneمشروع تخرج جماعي

معسكر تدريبي تطبيقي متقدم يستهدف طلاب السنوات الأخيرة والخريجين من التخصصات التقنية، ويجمع بين بناء النماذج، وهندسة أنظمة الذكاء الاصطناعي، والعمل الجماعي، وتطوير مشروع نهائي. هدفه تأهيل المشاركين للانتقال من المعرفة الأكاديمية والتجارب المنفصلة داخل Jupyter Notebooks إلى بناء حلول متكاملة ذات قيمة عملية، وفق أساليب عمل قريبة من بيئات تطوير المنتجات الحقيقية.

منهجية المعسكر

  • الفهم
  • التطبيق
  • بناء المشروع

المتطلبات السابقة

المعسكر ليس مخصصًا للمبتدئين تمامًا. يُفضّل الإلمام بأساسيات Python والبرمجة ومفاهيم تعلم الآلة، مع القدرة على التعلم والتطبيق الذاتي بين الجلسات.

الفئة المستهدفة

  • طلاب السنوات الأخيرة في الهندسة المعلوماتية، وهندسة الاتصالات، والتخصصات القريبة.
  • الخريجون الساعون إلى العمل في مجال AI Engineering.
  • المطورون الذين يعرفون أساسيات Python وML/DL ويريدون الانتقال إلى بناء أنظمة ومنتجات عملية.

المسار التعليمي

أربع مراحل متدرجة · عشر جلسات · ثلاثون ساعة

١

Foundations

الجلسة ١

أدوات العمل الهندسي والتعاون وإدارة الشيفرة.

٢

Models

الجلسات ٢–٥

تعلم الآلة، التعلم العميق، الرؤية الحاسوبية، معالجة اللغة.

٣

Systems

الجلسات ٦–٩

LLM Engineering، البرمجة بمساعدة AI، الوكلاء، الأنظمة الصوتية ومتعددة الوسائط.

٤

Product

الجلسة ١٠

النشر والتقييم والعرض النهائي.

الجلسات العشر

#الجلسةأبرز المخرجات العملية
01Git, GitHub & AI Engineer Workflowتجهيز بيئة العمل، إدارة الفروع، إنشاء أول Pull Request وحل تعارض دمج.
02Machine Learning: Fundamentals → Productنموذج تنبؤ متكامل مع FastAPI وStreamlit وDocker.
03Deep Learning: From Scratch → PyTorchشبكة عصبية من الصفر، وتطبيق PyTorch مع منحنيات تدريب وتحليل أداء.
04Computer Vision: Classical → Detection & Trackingنموذج تصنيف صور وتجربة عملية لكشف الأجسام وتتبعها في الفيديو.
05NLP & Transformersتخصيص نموذج BERT لمهمة استخراج الكيانات المسماة (NER) وتقييمه.
06LLM Engineering: APIs, Prompting & RAGمساعد RAG يعمل على وثائق المعسكر مع واجهة مستخدم.
07AI-Assisted Coding: Copilot, Claude Code & Codexتطوير ميزة برمجية بمساعدة Agent وتقديم PR مع مراجعة واختبارات.
08Agentic AI: Tools, MCP & Multi-Agent Systemsوكيل يستخدم أدوات وMCP Server مع سجلات تتبع للنجاح والفشل.
09Voice & Multimodal Agents with Pipecatمساعد صوتي تفاعلي، مع تجربة إدخال مرئي عند الإمكان.
10Production, Evaluation & Demo Dayأساسيات CI/CD والنشر والمراقبة، ثم عرض المشاريع النهائية.

مشروع التخرج · Capstone Project

الفكرة الأساسية

يعمل المشاركون ضمن فرق لبناء منتج AI قابل للتشغيل والعرض، يخدم مشكلة واضحة ويُظهر مهارات التصميم والتنفيذ والتقييم والتوثيق.

أمثلة مقترحة للمشاريع

  • مساعد بحث علمي موثق بالمصادر
  • مساعد دراسي يعتمد على RAG
  • نظام لاستخراج البيانات من الوثائق العربية
  • مساعد لتعلم الإنجليزية بالصوت
  • تطبيق للرؤية الحاسوبية

مبدأ التصميم

لا يلزم استخدام RAG أو Agents أو Voice AI في كل مشروع؛ يجب أن تنطلق المعمارية من احتياجات المشكلة لا من الرغبة في جمع أكبر عدد من التقنيات.

محطات المشروع

  1. نهاية الجلسة ٠٦تشكيل الفرق، اختيار المشكلة، وتقديم مقترح مختصر.
  2. الجلسة ٠٧تصميم الحل وبدء التطوير باستخدام أدوات AI Coding.
  3. الجلسة ٠٨دمج قدرات AI أو الأدوات والوكلاء عند الحاجة.
  4. الجلسة ٠٩استكمال التكامل والتجارب، وإضافة الصوت/الوسائط إذا كانت مناسبة للمشروع.
  5. الجلسة ١٠ · Demo Dayالاختبار والعرض النهائي ومناقشة القرارات الهندسية.

آلية التدريب والتقييم

تعلّم قائم على البناء والمراجعة، كما في بيئات العمل الحقيقية.

شرح مركز

المفاهيم والقرارات الهندسية الضرورية.

Live Coding

بناء جزء أساسي من المشروع أمام المشاركين.

Pair Lab

تطبيق جماعي لحل مشكلة أو استكمال ميزة.

Homework

تسليم الواجبات عبر Pull Requests إلى مستودع المعسكر.

Code Review

تعليقات وملاحظات عملية على جودة التنفيذ.

Demo Day

تقييم المشروع النهائي من حيث الفكرة، والتنفيذ، وجودة النتائج، والتوثيق، والعرض.

الهيكل الزمني النموذجي لجلسة ٣ ساعات

يُعدَّل هذا الإيقاع للجلسات الأقصر.

معايير تقييم المشروع النهائي

  • الفكرة
  • التنفيذ
  • جودة النتائج
  • التوثيق
  • العرض

المخرجات والتوظيف

بنهاية المعسكر، يُتوقع أن يتمكن الطالب من

  • اختيار النموذج أو الأسلوب التقني المناسب للمشكلة، وتدريبه وتقييمه.
  • تحويل النماذج إلى خدمات وتطبيقات باستخدام APIs وواجهات مستخدم.
  • بناء تطبيقات قائمة على LLMs وRAG وAI Agents.
  • توظيف أدوات AI-Assisted Coding بفاعلية ومسؤولية، مع مراجعة الشيفرة واختبارها.
  • التعاون باستخدام Git وGitHub وPull Requests.
  • تطبيق أساسيات النشر والمراقبة والتقييم والأمان.
  • تقديم مشروع تقني موثق وقابل للتشغيل، يدعم الملف المهني للمشارك.

المخرجات المتوقعة

  1. ١مستودع GitHub يحتوي الواجبات والتطبيقات العملية.
  2. ٢خبرة تطبيقية في بناء النماذج وتحويلها إلى خدمات.
  3. ٣تطبيقات عملية في RAG وAgents وVoice AI.
  4. ٤خبرة في كتابة المتطلبات، واستخدام Coding Agents، ومراجعة نواتجها.
  5. ٥مشروع Capstone موثق، مع طريقة تشغيل ونتائج تقييم وعرض تجريبي.
  6. ٦مادة تقنية يمكن عرضها في GitHub Portfolio وLinkedIn.

ترشيح الطلاب لشركات مع توصية خاصة

تم التنسيق والتواصل مع عدد من الشركات لترشيح الطلاب الخريجين من المعسكر بهدف التوظيف.

٠٨معسكر هندسة الذكاء الاصطناعي

المدربون

ثمانية مهندسين وخبراء يعملون في شركات محلية وعالمية.

م. إبراهيم العبيد

مهندس ذكاء اصطناعي، قائد فريق الذكاء الاصطناعي ومدير المشروع في شركة Cardiac Rhythm في الولايات المتحدة. عمل مع شركات محلية وعالمية.

linkedin.com/in/ibrahimalobaid44

م. أسامة أبو حجر

مهندس برمجيات في Microsoft، عمل سابقًا على تطوير برمجيات شبكات الجيل الخامس 5G في Ericsson. حاصل على ماجستير في الذكاء الاصطناعي، ومؤسس مبادرة GitSyria.

linkedin.com/in/oabouhajar

م. محمد زين العابدين مهروسة

مهندس ذكاء اصطناعي ومدير فريق الذكاء الاصطناعي في شركة DAWMT في البحرين، بخبرة ثلاث سنوات في شركات عالمية.

linkedin.com/in/zayn-mahrouseh

م. محمد غزال قصاص

مهندس ذكاء اصطناعي في شركة Amani AI، متخصص في معالجة اللغات الطبيعية وتطوير الأنظمة الذكية ووكلاء الذكاء الاصطناعي.

linkedin.com/in/mohammad-ghazal-kassas

م. ياسين عبد المهدي

يعمل حاليًا Lead AI Engineer في شركة BeSmart.ai، ومدرّسًا في جامعة الشام الخاصة (ASPU).

linkedin.com/in/yassin-abdulmahdi

م. سعد شحرور

مؤسس شركة Pactonic AI، والمدير التقني (CTO) لشركة Karriya AI في السويد، إضافة إلى منصب Head of AI في شركة Capital Zone في البرتغال.

linkedin.com/in/saad-shahrour

م. سعد شياح

مهندس برمجيات في Basira Foundation، متخصص في بناء وتطوير أنظمة التحكم بالإصدارات وإدارة المنتجات البرمجية.

linkedin.com/in/saad-shayah

م. حسين سعود

مهندس برمجيات ومهندس ذكاء اصطناعي وموجّه تقني في FICEP ME، يجمع بين الابتكار القائم على البيانات وتمكين الفرق التقنية لتطوير حلول برمجية متقدمة.

linkedin.com/in/hussain-saoud
٠٩الأثر ودعوة للمشاركة

الأثر الذي نطمح إليه

نقيس نجاح مبادراتنا بما يتجاوز عدد الجلسات أو الحضور؛ فالأثر الحقيقي يظهر حين يتحول:

  • التعلّم
  • مهارة
  • مشروع
  • فرصة للنمو والمساهمة

نتطلع إلى أن يثمر عمل المجتمع عن

  • شباب يمتلكون ثقة أكبر في قدراتهم التقنية والعملية.
  • مشروعات وتجارب تعكس تعلمًا قابلًا للتطبيق.
  • مدربين يجدون مساحة لتطوير رسالتهم ونقل خبراتهم.
  • علاقات تعاون مستمرة بين المتعلمين وأصحاب الخبرة.
  • تقارب تدريجي بين مخرجات التعلّم ومتطلبات العمل في مجال الذكاء الاصطناعي.

دعوة للمشاركة

في مجتمع الذكاء الاصطناعي السوري مساحة لك لتتعلّم، وتشارك، وتترك أثرًا، سواء كنت:

  • طالبًا يبدأ رحلته
  • مطورًا يسعى إلى تعميق خبرته
  • مدربًا يملك تجربة تستحق أن تُروى
  • متطوعًا يؤمن بقيمة التعليم والتعاون

نؤمن بأن بناء مستقبل أفضل للتقنية في سوريا لا يبدأ بخطوة فردية فقط، بل بمجتمع يتبادل المعرفة، ويصنع الفرص، ويفتح الطريق لمن يأتي بعده.