كيف تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي؟

  • كيف تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي؟
  • اون لاين

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.

تبدأ في

8 - مارس - 2026

تنتهي في

12 - مارس - 2026

الموقع

اون لاين

اللغة

العربية

اطلع على تفاصيل الدورة وسجل للالتحاق.

سجل الآن

عرض ملف التعريف بالدورة PDF

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