مقدمة
تتضمن الدورة مزيجًا من المحاضرات التفاعلية وورش العمل العملية والمناقشات الجماعية ودراسات الحالة وفرص التواصل. سيشارك المشاركون مع المدربين الخبراء ويتعاونون مع الأقران ويطبقون المفاهيم المعلمة في سياقات عملية ذات صلة بقيادة التخطيط والابتكار.
أهداف الدورة:
- المعرفة الحديثة: اكتساب أحدث المعلومات والتحليلات حول الذكاء الاصطناعي وإدارة البيانات بما يتناسب مع احتياجات قادة التخطيط والابتكار.
- التطبيق العملي: تطوير استراتيجيات ومهارات قابلة للتطبيق لاستغلال تقنيات الذكاء الاصطناعي وتحسين عمليات إدارة البيانات لدفع الابتكار والتخطيط الاستراتيجي داخل المؤسسات.
- التفكير الاستراتيجي: تعلم تحديد الفرص لدمج الذكاء الاصطناعي، صياغة استراتيجيات مدعومة بالبيانات، ومواءمة مبادرات الابتكار مع أهداف المؤسسة واتجاهات السوق.
- الاعتبارات الأخلاقية: فهم الآثار الأخلاقية لتقنيات الذكاء الاصطناعي وممارسات إدارة البيانات، وزرع ثقافة الابتكار المسؤول داخل سياق التكنولوجيا المتطورة.
- التعلم التعاوني: تعزيز التعاون وتبادل المعرفة والشبكات الاجتماعية بين المشاركين لتبادل الرؤى وأفضل الممارسات والتحديات في مجال الذكاء الاصطناعي والابتكار القائم على البيانات.
محاور دورة الذكاء الاصطناعي وإدارة البيانات لقادة التخطيط والابتكار
اليوم الأول: مقدمة في الذكاء الاصطناعي وإدارة البيانات للابتكار
- نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي: التعاريف والتطبيقات والتطورات الأخيرة.
- أسس إدارة البيانات: دورة حياة البيانات والحوكمة وضمان الجودة.
- الذكاء الاصطناعي في الابتكار: دراسات حالة تسليط الضوء على الابتكار الدافع بواسطة الذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات.
- جلسة تفاعلية: تحديد الفرص والتحديات لدمج الذكاء الاصطناعي في التخطيط والابتكار.
اليوم الثاني: تقنيات وأدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة
- التعلم الآلي المتقدم: الخوارزميات المشرفة وغير المشرفة والتعلم بالتعزيز.
- أساسيات التعلم العميق: الشبكات العصبونية وشبكات العصب الاصطناعي العميق وشبكات العصب الاصطناعي الزائف (CNNs) وشبكات العصب الاصطناعي التكرارية (RNNs).
- ورشة العمل العملية: تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي للتحليل التنبؤي والتعرف على الأنماط.
- دراسات الحالة: تطبيقات تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة في التخطيط الاستراتيجي وإدارة الابتكار.
اليوم الثالث: صنع القرارات القائمة على البيانات وصياغة الاستراتيجيات
- صنع القرارات القائمة على البيانات: استغلال التحليلات والذكاء الاصطناعي في عمليات اتخاذ القرار المستنيرة.
- التخطيط الاستراتيجي باستخدام الذكاء الاصطناعي: تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) وتوقعات الاتجاهات وتحليل السيناريو.
- ورشة العمل: تطوير استراتيجيات مدعومة بالبيانات للابتكار والنمو.
- مناقشة جماعية: تبادل الآراء حول الاستراتيجيات الناجحة التي تعتمد على البيانات وتأثيرها على الابتكار.
اليوم الرابع: إدارة البيانات لتحقيق التميز في الابتكار
- جمع البيانات ودمجها: أفضل الممارسات للحصول على البيانات وتنظيفها ودمجها من مصادر متعددة.
- تخزين البيانات والوصول إليها: اختيار قواعد البيانات المناسبة ومستودعات البيانات وحلول السحابة.
- أمان البيانات والخصوصية: ضمان الامتثال للتشريعات وحماية المعلومات الحساسة.
- ورشة العمل: تصميم إطار إدارة البيانات المصمم خصيصًا لمتطلبات الابتكار.
اليوم الخامس: الذكاء الاصطناعي الأخلاقي والاتجاهات المستقبلية في قيادة الابتكار
- الاعتبارات الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي: التعامل مع التحيز والعدالة والشفافية والمساءلة في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
- الابتكار المسؤول: استراتيجيات لتعزيز ممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية وزرع الثقة بين الأطراف المعنية.
- الاتجاهات المستقبلية في قيادة الابتكار: استكشاف التقنيات الناشئة وتأثيرها المحتمل على التخطيط الاستراتيجي والابتكار.
- تخطيط العمل: تطوير خطط عمل شخصية لدمج الذكاء الاصطناعي وإدارة البيانات في أدوار قيادة الابتكار
