دورة مقدمة في مفاهيم الذكاء الاصطناعي

التخصص : الذكاء الاصطناعي

تقدّم هذه الدورة مدخلاً مهنيًا مبسّطًا لفهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي وأساليب التعلم الآلي، مع إكساب المشاركين القدرة على التعامل مع أدوات الذكاء الاصطناعي وتطبيقها في سيناريوهات عملية.
المدة: 5 أيام – المستوى: مبتدئ

المقدمة

تهدف هذه الدورة إلى بناء أساس معرفي قوي في مفاهيم الذكاء الاصطناعي الحديثة، بحيث يتعرّف المشاركون على المبادئ الأساسية التي يقوم عليها هذا المجال المتنامي بسرعة. يستكشف المتدربون تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ويطّلعون على أنواع الخوارزميات، وأساليب التعلم الآلي، وكيفية الاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات وحل المشكلات.
تجمع الدورة بين الجانب النظري والممارسة العملية، مما يتيح للمشاركين فهم التقنيات الأساسية وتطبيقها بطرق مبسّطة وفعالة..

الفئات المستهدفة

  • المبتدئون في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
  • المهتمون بعلوم البيانات
  • محترفو تقنية المعلومات الراغبون في اكتساب معرفة بالذكاء الاصطناعي
  • محللو الأعمال والاستراتيجيون
  • الطلاب والباحثون
  • رواد الأعمال التقنيون
  • مطورو البرمجيات
  • المشاركون في برامج التدريب المؤسسي
  • قادة التحول الرقمي
  • المهتمون بتطوير فهم أولي للذكاء الاصطناعي

المهارات المستهدفة

  • فهم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي
  • الإلمام بالمبادئ العامة للتعلم الآلي
  • استخدام الخوارزميات البسيطة في التحليل
  • تشغيل أدوات الذكاء الاصطناعي الشائعة
  • حل المشكلات باستخدام أساليب الذكاء الاصطناعي
  • التفكير النقدي في تطبيقات الذكاء الاصطناعي
  • دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
  • تحليل البيانات باستخدام نماذج التعلم الآلي
  • اختبار النماذج وتقييمها
  • تطبيقات عملية لأدوات الذكاء الاصطناعي

المخرجات المتوقعة

  • التعرف على المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي.
  • فهم المبادئ العامة للخوارزميات وأساليب التعلم الآلي.
  • استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بطريقة عملية.
  • بناء نماذج تعلم آلي بسيطة واختبارها.
  • تحليل البيانات باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
  • تطبيق خوارزميات AI في سيناريوهات عملية.
  • فهم كيفية دمج الذكاء الاصطناعي في الحلول الرقمية.
  • اكتساب القدرة على تقييم نتائج النماذج.
  • تطوير مهارات التفكير النقدي تجاه تطبيقات AI.
  • الاستعداد للتعلّم المتقدم في مجالات AI وML.

فهرس الموضوعات التدريبية

  • مقدمة عن الذكاء الاصطناعي
  • التطور التاريخي والمفاهيم المرتبطة
  • الفرق بين AI وML وDL
  • مجالات استخدام الذكاء الاصطناعي
  • القضايا الأخلاقية واتجاهات المستقبل

  • أشهر أدوات الذكاء الاصطناعي
  • لمحة عن لغات البرمجة المستخدمة
  • بيئات التطوير
  • التثبيت والإعداد
  • تطبيقات عملية
  • أدوات AI السحابية
  • حلول المشاكل الشائعة

  • مقدمة عن الخوارزميات
  • التعلم الخاضع للإشراف
  • التعلم غير الخاضع للإشراف
  • التعلم المعزز
  • تطبيقات عملية للخوارزميات
  • دراسات حالة
  • تقييم النماذج

  • تنظيف البيانات ومعالجتها
  • اختيار الخصائص
  • تدريب النماذج
  • اختبار النماذج
  • تحسين النماذج
  • نشر النماذج
  • تطبيقات عملية

  • استخدامات عملية للدمج
  • تطوير حلول متكاملة
  • استخدام الأدوات المشتركة
  • التحديات والفرص
  • أفضل الممارسات
  • رؤى مستقبلية

ميزات الدورة

  • محتوى متجدد وتفاعلي
  • أمثلة افتراضية ودراسة الحالات
  • اختبارات قبلية وبعدية لقياس الأثر
  • شهادة موثقة برمز تحقق QR