مقدمة
في هذه الدورة التدريبية المتقدمة حول الذكاء الاصطناعي (AI) في تحليل البيانات ، نتعمق في عالم الذكاء الاصطناعي المعقد وتأثيره التحويلي على المنظمات. سيكتسب المشاركون معرفة ومهارات متقدمة في الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي لاستخراج رؤى قيمة من مجموعات البيانات الضخمة ، وتحسين عمليات صنع القرار ، ودفع أداء الأعمال. تم تصميم هذه الدورة التدريبية لمتخصصي الإدارة العليا والمتوسطة ، وتمكن المشاركين من تسخير الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي لتحقيق ميزة تنافسية والاستعداد لمستقبل المؤسسات التي تعتمد على البيانات.
اهداف الدورة
- اكتشف المفاهيم والأشكال المعقدة للذكاء الاصطناعي.
- تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة عبر سلسلة القيمة بأكملها.
- تحليل التقنيات والخوارزميات المتطورة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي.
- تطبيق أفضل الممارسات في مشاريع الذكاء الاصطناعي لتحقيق أفضل النتائج.
- تقييم المهارات والكفاءات المطلوبة لاعتماد الذكاء الاصطناعي.
- شارك في مناقشات ثاقبة مع متخصصي الأعمال والبيانات حول الموضوعات ذات الصلة.
- الإدارة الفعالة للتغييرات التنظيمية الناتجة عن تكامل الذكاء الاصطناعي.
- تطوير استراتيجيات لقيادة مشاريع الذكاء الاصطناعي الناجحة.
محاور الدورة
اليوم الأول: أسس الذكاء الاصطناعي
- فهم تشريح أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
- الغوص العميق في الشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر.
- استكشاف أحدث التطورات في مجال البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي.
- الاعتبارات الأخلاقية وممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة.
اليوم الثاني: تقنيات التعلم الآلي المتقدمة
- التعلم المعزز: المبادئ والتطبيقات.
- التعلم غير الخاضع للإشراف: التجميع والكشف عن الشذوذ.
- نقل التعلم والتعلم متعدد المهام لتحليل البيانات المعقدة.
- أحدث التطورات في النماذج التوليدية (GANs ، VAEs).
اليوم الثالث: الرسوم البيانية المعرفية ونظم الاستدلال
- بناء الرسوم البيانية المعرفية لتمثيل العلاقات المعقدة في البيانات.
- تقنيات التفكير والاستدلال المتقدمة لدعم القرار.
- الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير: تفسير وتبرير القرارات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي.
اليوم الرابع: تحليلات البيانات الضخمة باستخدام الذكاء الاصطناعي
- أطر AI قابلة للتطوير للتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة.
- الاستفادة من تقنيات التعلم الآلي الموزعة لمعالجة البيانات واسعة النطاق.
- دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنيات السحابة الأصلية لتحقيق الأداء الأمثل.
اليوم الخامس: حوكمة الذكاء الاصطناعي وإدارة المخاطر
- معالجة التحيز والإنصاف في نماذج الذكاء الاصطناعي.
- الأمن السيبراني للذكاء الاصطناعي وحماية الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.
- الامتثال والاعتبارات القانونية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
- استراتيجيات لإدارة المخاطر المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في المؤسسة.
المتطلبات الأساسية
يوصى بأساس قوي في تحليل البيانات ومفاهيم الذكاء الاصطناعي الأساسية.
الإلمام بلغات البرمجة (Python و R وما إلى ذلك) والحوسبة السحابية مفيد.
تنسيق الدورة
تجمع الدورة بين الجلسات النظرية وورش العمل العملية ودراسات الحالة الواقعية والمناقشات التفاعلية مع خبراء الصناعة. سيعمل المشاركون على مشاريع الذكاء الاصطناعي المتقدمة لاكتساب الخبرة العملية وتطوير المهارات اللازمة لقيادة مبادرات الذكاء الاصطناعي الناجحة.
