مقدمة
في عالم اليوم القائم على البيانات، أصبحت أهمية الذكاء الاصطناعي في تشكيل استراتيجيات الأعمال وتحسين عمليات اتخاذ القرار أمرًا لا غنى عنه. تقدم هذه الدورة التدريبية المتقدمة رؤى عميقة حول التقنيات الأكثر تقدمًا في الذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها التحويلية في تحليل البيانات. سيكتسب المشاركون فهمًا متقدمًا لكيفية استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتقنياته لتحليل كميات هائلة من البيانات واستخلاص رؤى قيمة تدعم الأداء المؤسسي.
صُممت هذه الدورة خصيصًا للمهنيين في المناصب الإدارية العليا والوسطى، وتهدف إلى تمكينهم من تطبيق أطر عمل الذكاء الاصطناعي، وتطوير استراتيجيات متقدمة، وقيادة مشاريع الذكاء الاصطناعي الناجحة. عند الانتهاء من الدورة، سيكون المشاركون مؤهلين لتوظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة لتحقيق ميزة تنافسية واستعداد لمستقبل المؤسسات القائمة على البيانات.
أهداف الدورة
تهدف الدورة إلى تمكين المشاركين من:
- فهم أهمية الذكاء الاصطناعي ودوره في تحليل البيانات.
- استكشاف التقنيات المتقدمة في الذكاء الاصطناعي وتطبيقها عبر سلسلة قيمة البيانات.
- تحليل وتنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة وأطر عمل الذكاء الاصطناعي.
- بناء خبرة في إطار استراتيجيات الذكاء الاصطناعي وقيادة المشاريع المبتكرة.
- معالجة الاعتبارات الأخلاقية ودمج ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة.
- تقييم المهارات المطلوبة لتبني تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
- تطوير استراتيجيات حوكمة الذكاء الاصطناعي وإدارة المخاطر ذات الصلة.
- المشاركة في ورش عمل عملية لتصميم ونشر أنظمة ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع.
محاور الدورة
اليوم الأول: أساسيات الذكاء الاصطناعي
- مقدمة حول ما هو الذكاء الاصطناعي المتقدم ومجالاته المتطورة.
- التعرف على أنظمة الذكاء الاصطناعي: الشبكات العصبية، معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، ورؤية الحاسوب.
- استكشاف أحدث التطورات في تقنيات التعلم العميق للذكاء الاصطناعي.
- الاعتبارات الأخلاقية وبناء أطر عمل ذكاء اصطناعي مسؤولة.
اليوم الثاني: تقنيات التعلم الآلي المتقدمة
- الغوص في التعلم المعزز: المبادئ والتطبيقات.
- تقنيات التعلم غير المراقب: التجميع والكشف عن الشذوذ.
- مقدمة في التعلم بالنقل والتعلم متعدد المهام للتعامل مع البيانات المعقدة.
- التطورات الحديثة في النماذج التوليدية المتقدمة مثل GANs وVAEs.
اليوم الثالث: الأنظمة المعرفية والرسوم البيانية للمعرفة
- تصميم وإنشاء رسوم بيانية للمعرفة لتمثيل العلاقات المعقدة بين البيانات.
- تنفيذ أنظمة الاستدلال واتخاذ القرار المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
- استكشاف الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) لتقديم قرارات شفافة ومبررة.
- دراسات حالة عن تطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات في سيناريوهات واقعية.
اليوم الرابع: تحليل البيانات الضخمة باستخدام الذكاء الاصطناعي
- استخدام أطر عمل الذكاء الاصطناعي للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة.
- استكشاف التعلم الآلي الموزع لتحليل البيانات واسعة النطاق.
- دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنيات السحابة لتحقيق الأداء الأمثل.
- جلسة عملية: تطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي باستخدام بايثون لتحليل البيانات الضخمة.
اليوم الخامس: حوكمة الذكاء الاصطناعي وإدارة المخاطر
- فهم التحيز والعدالة والشفافية في خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
- تأمين الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي: أفضل الممارسات في أمن الذكاء الاصطناعي.
- الامتثال والاعتبارات القانونية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدم.
- إدارة المخاطر المؤسسية وتصميم استراتيجيات فعّالة لـ حوكمة الذكاء الاصطناعي.
لماذا يجب عليك حضور هذه الدورة؟ الايجابيات والسلبيات!
- إتقان أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها الواقعية في تحليل البيانات.
- تطوير مهارات في أطر عمل الذكاء الاصطناعي وخوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة لقيادة المشاريع المبتكرة.
- اكتساب خبرة عملية من خلال ورش عمل الذكاء الاصطناعي والجلسات العملية مع خبراء الصناعة.
- تعلم كيفية معالجة التحديات الأخلاقية وضمان العدالة وإدارة المخاطر المتعلقة بالذكاء الاصطناعي بفعالية.
- فهم كيفية استخدام إطار استراتيجية الذكاء الاصطناعي لبناء حلول قابلة للتوسع تستند إلى البيانات.
الخاتمة
تعد هذه الدورة التدريبية المتقدمة في الذكاء الاصطناعي بوابتك لإتقان تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي واكتساب رؤى حول أنواع خوارزميات الذكاء الاصطناعي، حوكمة الذكاء الاصطناعي، والتطبيقات العملية.
سواء كنت تهدف إلى بناء أساس قوي في أطر استراتيجيات الذكاء الاصطناعي، أو استكشاف أحدث التقنيات في التعلم العميق للذكاء الاصطناعي، أو قيادة مبادرات الذكاء الاصطناعي الناجحة، فإن هذه الدورة تزودك بالأدوات والمعرفة اللازمة للتميز في مشهد الذكاء الاصطناعي المتطور.
