مقدمة
تقدم هذه الدورة مزيجًا من المحاضرات التفاعلية وورش العمل العملية، ومناقشات المجموعة، ودراسات الحالة، وفرص التواصل. سيشارك المشاركون مع مدربين خبراء ويتعاونون مع الأقران لتطبيق المفاهيم في سياقات عملية واقعية تتماشى مع التحديات الحالية في مجال التخطيط والابتكار. بنهاية هذه الدورة، سيكون القادة مجهزين بأحدث الحلول لإدارة البيانات وأدوات الذكاء الاصطناعي اللازمة للتخطيط الاستراتيجي والابتكار.
أهداف الدورة
- المعرفة الحديثة: اكتساب رؤى متقدمة حول إدارة البيانات واستخدام الذكاء الاصطناعي في تخطيط الأعمال بما يتماشى مع احتياجات قادة التخطيط والابتكار.
- التطبيق العملي: تطوير استراتيجيات ومهارات لتطبيق عمليات إدارة البيانات المبتكرة واستغلال الذكاء الاصطناعي في تطوير خطط العمل.
- التفكير الاستراتيجي: تعلم كيفية دمج الذكاء الاصطناعي مع إدارة البيانات، وصياغة استراتيجيات مدعومة بالبيانات تتماشى مع أهداف المؤسسة واتجاهات السوق.
- الاعتبارات الأخلاقية: فهم التداعيات الأخلاقية لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وممارسات إدارة البيانات، وتعزيز ثقافة الابتكار المسؤول.
- التعلم التعاوني: تعزيز التعاون وتبادل المعرفة بين المشاركين، ومشاركة أفضل الممارسات والرؤى والتحديات في مجال إدارة البيانات المبتكرة واستخدام الذكاء الاصطناعي.
محاور الدورة
اليوم 1: مقدمة في الذكاء الاصطناعي وإدارة البيانات للابتكار
- نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي: التعريفات، التطبيقات، وأحدث التطورات في الابتكار القائم على الذكاء الاصطناعي.
- أساسيات إدارة البيانات: استعراض عملية إدارة البيانات، دورة حياة البيانات، الحوكمة، وضمان جودة البيانات.
- الذكاء الاصطناعي في الابتكار: دراسات حالة عن الابتكار القائم على الذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات.
- جلسة تفاعلية: تحديد الفرص والتحديات في دمج الذكاء الاصطناعي في التخطيط والابتكار.
اليوم 2: تقنيات وأدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة
- تقنيات التعلم الآلي المتقدم: الخوارزميات المُراقَبة وغير المراقَبة والتعلم التعزيزي.
- أساسيات التعلم العميق: الشبكات العصبية، الشبكات العصبية العميقة، الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs)، والشبكات العصبية المتكررة (RNNs).
- ورشة عمل عملية: تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي للتحليل التنبؤي والتعرف على الأنماط في إدارة البيانات.
- دراسات حالة: تطبيقات تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة في التخطيط الاستراتيجي وإدارة الابتكار.
اليوم 3: اتخاذ القرارات المبنية على البيانات وصياغة الاستراتيجيات
- اتخاذ القرارات المبنية على البيانات: استخدام التحليلات والذكاء الاصطناعي في تخطيط الأعمال لاتخاذ قرارات مستنيرة.
- التخطيط الاستراتيجي باستخدام الذكاء الاصطناعي: تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، التنبؤ بالاتجاهات، وتحليل السيناريوهات.
- ورشة عمل: تطوير خطة إدارة بيانات واستراتيجيات مبتكرة للنمو والابتكار.
- مناقشة جماعية: تبادل الآراء حول استراتيجيات مبنية على البيانات وأثرها على الابتكار.
اليوم 4: إدارة البيانات لتحقيق التميز في الابتكار
- جمع البيانات ودمجها: أفضل الممارسات في الحصول على البيانات وتنظيفها ودمجها من مصادر متعددة.
- تخزين البيانات والوصول إليها: اختيار قواعد البيانات المناسبة، مستودعات البيانات، والحلول السحابية.
- أمن البيانات والخصوصية: ضمان الامتثال للتشريعات وحماية المعلومات الحساسة.
- ورشة عمل: تصميم إطار عمل لإدارة البيانات يتناسب مع متطلبات الابتكار.
اليوم 5: الذكاء الاصطناعي الأخلاقي واتجاهات المستقبل في دفع الابتكار
- الاعتبارات الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي: معالجة قضايا التحيز، العدالة، الشفافية، والمسؤولية في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
- الابتكار المسؤول: استراتيجيات لتعزيز ممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية وبناء الثقة بين الأطراف المعنية.
- اتجاهات المستقبل في قيادة الابتكار: استكشاف التقنيات الناشئة وأثرها المحتمل على التخطيط الاستراتيجي وإدارة الأعمال.
- تخطيط العمل: تطوير خطة عمل شخصية لدمج الذكاء الاصطناعي وإدارة البيانات في الأدوار القيادية للابتكار.
الخاتمة
هذه الدورة مصممة للقادة الذين يسعون لتعزيز خبراتهم في إدارة البيانات واستخدام الذكاء الاصطناعي في الابتكار. من خلال إتقان مبادئ إدارة البيانات، والتعرف على تقنيات إدارة البيانات، وتطبيق أفضل الممارسات في استراتيجيات البيانات والذكاء الاصطناعي، سيكون المشاركون جاهزين لدفع التخطيط الاستراتيجي والابتكار بفعالية، مع الحفاظ على معايير عالية من إدارة جودة البيانات والمسؤولية الأخلاقية.
