الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة

التخصص : تقنية المعلومات

دورة احترافية متقدمة تهدف إلى تمكين المشاركين من فهم وتطبيق مفاهيم الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة كأدوات استراتيجية لدعم القرار، تحسين الأداء، وبناء حلول ذكية قابلة للتطبيق في بيئات الأعمال الحديثة
المدة: 5 أيام
المستوى: متوسط إلى متقدم

المقدمة

في ظل التسارع غير المسبوق في الابتكار التكنولوجي، أصبح الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة من الركائز الأساسية التي تعيد تشكيل نماذج الأعمال، وآليات اتخاذ القرار، وأساليب العمل المؤسسي. لم يعد التعامل مع البيانات وتحليلها مقتصراً على الوصف التاريخي، بل أصبح موجهاً نحو التنبؤ، والأتمتة، والتعلم الذاتي للأنظمة.

تركّز هذه الدورة على بناء فهم منهجي وعميق لمفاهيم الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة، مع ربطها بالتطبيقات العملية في مختلف القطاعات. كما تمكّن المشاركين من التمييز بين النماذج المختلفة، تقييم جدواها، وتوظيفها بشكل أخلاقي وفعّال لدعم الاستراتيجيات المؤسسية والتحول الرقمي.

الفئات المستهدفة

  • مدراء الإدارة الوسطى الراغبون في فهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأعمال
  • مدراء التحول الرقمي والابتكار
  • محللو البيانات ومختصو نظم المعلومات
  • مدراء العمليات والجودة وتحسين الأداء
  • القادة التنفيذيون الساعون لاتخاذ قرارات مبنية على البيانات

المهارات المستهدفة

  • فهم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة
  • تحليل البيانات وبناء نماذج تنبؤية
  • تقييم واختيار خوارزميات تعلّم الآلة المناسبة
  • تفسير نتائج النماذج واتخاذ القرار بناءً عليها
  • إدارة مخاطر وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي

المخرجات المتوقعة

  • شرح الفروق الجوهرية بين الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة وتعلّم العمق.
  • تحليل البيانات وتحضيرها لاستخدامها في نماذج تعلّم الآلة.
  • اختيار النموذج المناسب وفق طبيعة المشكلة والبيانات.
  • تقييم أداء النماذج باستخدام مؤشرات قياس علمية.
  • تطبيق حالات استخدام عملية للذكاء الاصطناعي في بيئات العمل.
  • إدماج حلول الذكاء الاصطناعي ضمن الاستراتيجية المؤسسية

فهرس الموضوعات التدريبية

  • تطور الذكاء الاصطناعي وأهميته الاستراتيجية
  • أنواع الذكاء الاصطناعي ومستويات النضج
  • الفرق بين AI وML وDeep Learning
  • مجالات التطبيق في القطاعات المختلفة

  • أنواع البيانات ومصادرها
  • تنظيف البيانات وتحضيرها
  • استكشاف البيانات وتحليلها
  • جودة البيانات وأثرها على النماذج

  • التعلم الخاضع للإشراف
  • التعلم غير الخاضع للإشراف
  • التعلم المعزز
  • حالات استخدام عملية لكل نوع

  • مقاييس الأداء للنماذج
  • تجنب فرط التعلّم وضعف التعلّم
  • تفسير نتائج النماذج
  • تحويل النماذج إلى حلول عملية

  • أخلاقيات الذكاء الاصطناعي
  • مخاطر التحيز والخصوصية
  • حوكمة حلول الذكاء الاصطناعي
  • مستقبل AI ودوره في الاستدامة

ميزات الدورة

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