كيف تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي؟

التخصص : تقنية المعلومات

برنامج تدريبي يبسّط خوارزميات الذكاء الاصطناعي لغير المتخصصين، ويمكّن القادة والمهنيين من فهم كيفية عملها، وحدودها، وكيفية استخدامها بوعي في القرارات المؤسسية.
المدة: 5 أيام | المستوى: تمهيدي – متوسط

المقدمة

يمثّل الذكاء الاصطناعي اليوم أحد أكثر المفاهيم تداولًا وتأثيرًا في عالم الأعمال، إلا أن الغموض الذي يحيط بكيفية عمل خوارزمياته يجعل كثيرًا من القادة والمتخصصين يتعاملون معه كـ “صندوق أسود”. هذا الغموض لا يحدّ فقط من الاستفادة الفعلية من الذكاء الاصطناعي، بل قد يؤدي أيضًا إلى قرارات غير مدروسة أو توقعات غير واقعية.
تقدّم هذه الدورة شرحًا مبسّطًا وغير تقني لكيفية عمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على الفهم المفاهيمي بدل التفاصيل البرمجية. تستعرض الدورة كيف “تتعلّم” الخوارزميات من البيانات، وكيف تتخذ القرارات أو التنبؤات، وما الفرق بين الأنواع المختلفة من الخوارزميات، إضافة إلى حدودها ومخاطرها. تهدف الدورة إلى تمكين المشاركين من التفاعل الواعي مع حلول الذكاء الاصطناعي داخل مؤسساتهم..

الفئات المستهدفة

  • القيادات التنفيذية وصنّاع القرار
  • مدراء الإدارة الوسطى
  • مدراء التحول الرقمي والابتكار
  • مدراء الموارد البشرية
  • مدراء التسويق والمبيعات
  • مدراء المالية والمخاطر
  • المستشارون غير التقنيين
  • المهنيون الراغبون بفهم الذكاء الاصطناعي دون خلفية تقنية

المهارات المستهدفة

  • فهم آلية عمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي
  • التمييز بين أنواع الخوارزميات الرئيسية
  • تفسير نتائج وتوصيات الذكاء الاصطناعي
  • تقييم حدود ومخاطر الخوارزميات
  • طرح الأسئلة الصحيحة على الفرق التقنية
  • دعم القرارات المؤسسية بفهم واقعي للذكاء الاصطناعي

المخرجات المتوقعة

  • فهم مبسّط وواضح لكيفية عمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
  • التمييز بين التعلم الآلي، التعلم العميق، والخوارزميات التقليدية.
  • تفسير مخرجات الذكاء الاصطناعي دون معرفة برمجية.
  • إدراك حدود الذكاء الاصطناعي ومواطن الخطأ والتحيز.
  • تحسين التواصل بين الفرق التقنية والإدارية.
  • اتخاذ قرارات أكثر وعيًا عند تبنّي حلول الذكاء الاصطناعي.

فهرس الموضوعات التدريبية

  • مفهوم الخوارزمية بلغة مبسطة
  • الفرق بين البرمجة التقليدية والذكاء الاصطناعي
  • لماذا تحتاج الخوارزميات إلى بيانات
  • الذكاء الاصطناعي كأداة لاتخاذ القرار
  • مفهوم “الصندوق الأسود”

  • البيانات كوقود للذكاء الاصطناعي
  • التعلم من الأمثلة
  • التدريب مقابل الاستخدام
  • التنبؤ والاحتمالات
  • أخطاء التعلم الشائعة

  • التعلم الخاضع للإشراف
  • التعلم غير الخاضع للإشراف
  • التعلم التعزيزي
  • التعلم العميق بشكل مبسّط
  • متى يُستخدم كل نوع

  • من البيانات إلى القرار
  • التوصيات والتنبؤات
  • تفسير النتائج بلغة الأعمال
  • الدقة مقابل الثقة
  • حدود التفسير

  • التحيز في الخوارزميات
  • الاعتماد الزائد على الذكاء الاصطناعي
  • الأخطاء وسوء الاستخدام
  • متى لا يكون الذكاء الاصطناعي مناسبًا
  • دور الإنسان في الرقابة

ميزات الدورة

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